न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर KAN का 2.0 संस्करण आ गया है, इस अपडेट ने KAN और वैज्ञानिक समस्याओं के बीच की कड़ी को और गहरा कर दिया है, विशेष रूप से क्लासिकल फिजिक्स के शोध क्षेत्र में। शोधकर्ता अब अपने KAN2.0 को कस्टमाइज़ कर सकते हैं, अपने विशेषज्ञता को मॉडल में शामिल कर सकते हैं, ताकि भौतिकी प्रणालियों में लैग्रेंजियन जैसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं की खोज की जा सके।
KAN2.0 शोधकर्ताओं को व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, विशेषज्ञता को सहायक चर के रूप में उपयोग करता है, जिससे क्लासिकल फिजिक्स के शोध के लिए नए दृष्टिकोण प्रदान होते हैं।
नया ढांचा KAN2.0 AI और विज्ञान के बीच अंतर्निहित असंगति के मुद्दों को हल करने के लिए समर्पित है। यह द्विदिशीय सहयोग के माध्यम से - KAN में वैज्ञानिक ज्ञान को एकीकृत करना और KAN से वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि निकालना - AI और विज्ञान के एकीकरण को प्राप्त करता है।
KAN2.0 की तीन प्रमुख नई विशेषताएँ
MultKAN: गुणन नोड्स के साथ KAN को पेश करता है, जिससे मॉडल की अभिव्यक्ति क्षमता बढ़ती है।
kanpiler: एक कंपाइलर जो प्रतीकात्मक सूत्रों को KAN में संकलित करता है, मॉडल की व्यावहारिकता को बढ़ाता है।
पेड़ रूपांतरण: KAN2.0 आर्किटेक्चर को पेड़ के आरेख में परिवर्तित करता है, जिससे मॉडल की व्याख्यात्मकता बढ़ती है।
KAN2.0 का वैज्ञानिक खोज में योगदान मुख्य रूप से तीन पहलुओं में है: महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान, मॉड्यूलर संरचना का खुलासा, और प्रतीकात्मक सूत्रों की खोज। ये सुविधाएँ मूल KAN पर आधारित हैं।
KAN2.0 की व्याख्यात्मकता अधिक सामान्य है, जो रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में लागू होती है, जिन्हें प्रतीकात्मक समीकरणों के माध्यम से व्यक्त करना कठिन है। उपयोगकर्ता KAN2.0 में मॉड्यूलर संरचना बना सकते हैं, और MLP न्यूरॉन्स के साथ स्वैप करके, मॉड्यूलर संरचना को स्पष्ट रूप से देख सकते हैं।
शोध टीम KAN2.0 को बड़े पैमाने पर समस्याओं पर लागू करने और इसे भौतिकी के अलावा अन्य वैज्ञानिक विषयों में विस्तारित करने की योजना बना रही है।
यह शोध MIT, कैलटेक, MIT CSAIL जैसे संस्थानों के पांच शोधकर्ताओं द्वारा संयुक्त रूप से किया गया है, जिसमें तीन चीनी शोधकर्ता शामिल हैं। पेपर के पहले लेखक लियू ज़ीमिंग MIT के चौथे वर्ष के पीएचडी छात्र हैं, जिनका शोध रुचि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और भौतिकी के बीच के चौराहे पर केंद्रित है।
पेपर का पता: https://arxiv.org/pdf/2408.10205
प्रोजेक्ट का पता: https://github.com/KindXiaoming/pykan