耶鲁大学工程研究人员已经从海军研究办公室获得了900万美元的多大学研究计划(MURI)拨款，以探索复杂的高维空间任何干预措施都可以控制或设计连贯的物理系统。
该项目由John C. Malone应用物理学教授曹辉领导，旨在理解在许多复杂系统中观察到的一种违反直觉的现象:引入无序或复杂性通常会导致更有序的行为。
这项研究的灵感来自于一项广泛但仍然知之甚少的观察，即许多复杂系统可以通过引入复杂的“无序”扰动而发生巨大变化。该团队的关键见解是，新兴的机器学习技术现在可以提供一种有效的方法来设计这些复杂的、看似无序的干预措施，即使在人类直觉或传统物理分析失败的系统中也是如此。
作为一个特殊的挑战，该团队的目标是创建激光系统，其中许多不同的激光器同步到同一相位，使它们能够像单个激光器一样有效地工作。这将使前所未有的高功率可控激光系统在等离子体或核聚变研究中具有潜在的应用前景。
该项目的更广泛的愿景是开发计算，人工智能驱动的技术，用于设计和控制高维，无序的非线性动力系统。这些范围从多模激光器到超导振荡器网络和射频电子设备。潜在的应用包括为远程系统供电或控制等离子体的定向能，以及自适应遥感。
长期目标是综合具体的实验原型和广泛的理论进展，为人工智能驱动的通用算法提供数据资源和算法基础，以最小但仍然是高维的干预来控制复杂的非线性动态系统。
这项研究的成功可能会彻底改变各个领域的工程，包括计算机和网络设计、机器人技术，并为目前难以系统控制的系统(如复杂激光、混沌或湍流电子网络和流体)中的自动化科学实验提供全新的方法。
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希望本篇文章《工程师获900万美元ONR资助，利用人工智能驾驭复杂局面》能对你有所帮助！
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