🔬Max Welling: Materials Underlie Everything

Введение в физический вычислитель

Макс сравнивает природу с физическим процессором, который выполняет вычисления быстрее любых цифровых систем, но сложен для программирования и интеграции.

Он подчеркивает важность совместной работы цифровых и физических вычислений для создания новых материалов.

Путь и мотивация Макса

Макс объясняет, что в молодости следовал за глубоким интересом к фундаментальным вопросам, а сейчас стремится к реальному позитивному влиянию, например, в борьбе с изменением климата.

Он совмещает научную глубину и практическую значимость в работе над материалами и технологиями.

Физика как нить в исследованиях

Физика и математические концепции симметрии лежат в основе его работы над графовыми нейросетями и equivariant моделями.

Макс выделяет важность применения этих принципов для построения более мощных и универсальных алгоритмов.

Связь диффузионных моделей и термодинамики

Макс рассказывает о том, что диффузионные модели, reinforcement learning и MCMC используют математику стохастической термодинамики вне равновесия.

Он издал книгу, объясняющую эти связи, что открывает новые возможности для генеративного ИИ.

Взрывной рост AI for science

Макс отмечает, что AI for science быстро развивается благодаря успехам в белках и машинном обучении потенциалов.

Это направление привлекает огромные инвестиции и открывает новые возможности для решения глобальных проблем, таких как энергетика и климат.