偏微分方程反問(wèn)題被認(rèn)為是數(shù)學(xué)中最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一。美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)工程學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)提出一種利用人工智能(AI)求解偏微分方程反問(wèn)題的新方法,為破解這一長(zhǎng)期困擾數(shù)學(xué)與科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的難題提供了新思路。相關(guān)成果發(fā)表于新一期《機(jī)器學(xué)習(xí)研究匯刊》雜志。
從本質(zhì)上看,微分方程是描述變化的數(shù)學(xué)工具,可用于刻畫(huà)人口增長(zhǎng)、熱量擴(kuò)散或化學(xué)反應(yīng)隨時(shí)間的演化。偏微分方程可處理更復(fù)雜的系統(tǒng),能同時(shí)描述變量在空間和時(shí)間上的變化,例如天氣系統(tǒng)的演變、材料中的熱傳導(dǎo),以及DNA在細(xì)胞中的組織方式。

而偏微分方程反問(wèn)題則更進(jìn)一步。它不再是根據(jù)已知規(guī)則預(yù)測(cè)系統(tǒng)如何演化,而是從已觀測(cè)到的結(jié)果出發(fā),反推出產(chǎn)生這些結(jié)果的隱藏參數(shù)、作用力或動(dòng)力學(xué)機(jī)制。
研究團(tuán)隊(duì)將這一過(guò)程形象比喻為“看著池塘里的漣漪,反推石子落點(diǎn)”。但在實(shí)際計(jì)算中,這類問(wèn)題對(duì)穩(wěn)定性和算力要求極高,尤其是在涉及高階導(dǎo)數(shù)和噪聲數(shù)據(jù)時(shí),傳統(tǒng)方法往往難以兼顧精度與效率。
為此,團(tuán)隊(duì)沒(méi)有單純依賴增加算力,而是從數(shù)學(xué)方法入手,引入源于20世紀(jì)40年代“平滑子”概念的“平滑子層”。這一方法通過(guò)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,再進(jìn)行求導(dǎo)計(jì)算,從而避免了傳統(tǒng)的“遞歸自動(dòng)微分”方法在多次求導(dǎo)過(guò)程中不斷放大噪聲的問(wèn)題。
研究表明,該方法在提升求解穩(wěn)定性的同時(shí),還降低了計(jì)算成本。以染色質(zhì)研究為例,這類結(jié)構(gòu)尺度僅約100納米,是DNA在細(xì)胞核中的折疊形態(tài),其是否“開(kāi)放”直接決定基因能否被訪問(wèn)和表達(dá),進(jìn)而影響細(xì)胞功能、衰老及疾病過(guò)程。借助“平滑子層”,團(tuán)隊(duì)反推出驅(qū)動(dòng)這些結(jié)構(gòu)變化的表觀遺傳反應(yīng)速率,即調(diào)控基因活性的化學(xué)變化速度,使研究從對(duì)結(jié)構(gòu)的靜態(tài)觀測(cè),進(jìn)一步走向?qū)?dòng)態(tài)演化機(jī)制的刻畫(huà)。
“平滑子層”的潛力并不限于生物學(xué)。材料科學(xué)、流體力學(xué)等多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,同樣面臨高階方程與噪聲數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),這一框架有望提供更穩(wěn)定高效的參數(shù)反演方法。
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