EvoSim: Обучение модели, моделирование обучения

arXiv: 2610.11344v1 Annuate Type: New Habrial: Fischical-soulded модели увязывают научные объяснения с количественным прогнозом. Для их создания требуется выбор физических процессов, определение состояния и уравнений, указание сцепных устройств и выявление параметров экспериментов. Существующие системы АИ по-прежнему ограничены в том, что касается самостоятельного принятия решений о структуре этих моделей. Мы представим ЭвоСима, самовлюбленного учёного в области ИИ для физического моделирования. В нем используются экспериментальные расхождения для корректировки механизмов и уравнений, а также сдержанные экспериментальные данные для проверки физической достоверности. Следы разведки обновляют знания, навыки и многоагентскую оркестрацию. Эта совместная эволюция улучшает физико-физические модели и способность EvoSim выбирать механизмы, диагностировать неудачи и координировать исследования. Мы оцениваем EvoSim на двух промышленных работах по моделированию батарей. Согласно прогнозам, наступление литий-металлического плавления составит 25 - 45 градусов по Цельсию и 2 - 6 °C с средней абсолютной ошибкой 1,79%.