Towards Physics-Guided Foundation Models

📄 arXiv: 2502.15013v3 📥 PDF

作者: Majid Farhadloo, Arun Sharma, Mingzhou Yang, Bharat Jayaprakash, William Northrop, Shashi Shekhar

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-04-23)

💡 一句话要点

提出物理引导的基础模型，解决传统模型在物理可行性上的不足。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理引导 基础模型 领域知识 科学计算 物理可行性

📋 核心要点

  1. 传统基础模型泛化性差，难以保证预测结果的物理可行性，限制了其在科学领域的应用。
  2. 论文提出物理引导的基础模型（PGFM），通过融入领域物理知识，提升模型在科学任务中的性能。
  3. 该方法旨在构建更可靠、更符合物理规律的基础模型，从而促进科学研究和工程应用。

📝 摘要（中文）

传统的基础模型通常在大规模数据集上进行预训练，以减少微调下游任务所需的训练资源（例如，时间、能源、标注样本）。然而，这些模型在分布外预测方面表现不佳，并且可能产生不切实际和物理上不可行的输出。本文提出了物理引导的基础模型（PGFM）的概念，即将广泛或通用的领域（例如，科学领域）物理知识集成到基础模型中，使其能够应用于广泛的下游任务。

🔬 方法详解

问题定义：传统基础模型在处理科学领域的任务时，常常面临分布外预测的挑战。由于缺乏对物理规律的理解，这些模型可能会产生不符合物理定律的、不切实际的输出结果。现有方法难以保证模型输出的物理可行性，限制了其在科学计算、工程设计等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是将领域相关的物理知识融入到基础模型中，从而引导模型学习符合物理规律的表示和预测。通过在预训练或微调阶段引入物理约束，模型能够更好地理解和模拟物理现象，从而提高其泛化能力和预测精度。这种方法旨在构建一个更加可靠和可信赖的基础模型，使其能够更好地服务于科学研究和工程应用。

技术框架：PGFM的整体框架包括以下几个关键模块：1) 物理知识编码模块：将领域相关的物理知识（例如，物理方程、守恒定律等）编码成可供模型学习的形式。2) 模型集成模块：将编码后的物理知识集成到基础模型中，可以通过修改模型结构、损失函数或训练策略来实现。3) 训练优化模块：设计合适的训练目标和优化算法，使模型能够有效地学习物理知识，并提高其在下游任务中的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理知识显式地融入到基础模型中。与传统的纯数据驱动方法不同，PGFM能够利用领域知识来指导模型的学习过程，从而提高其泛化能力和预测精度。这种方法能够有效地解决传统模型在分布外预测和物理可行性方面的不足。

关键设计：关键设计包括：1) 物理知识的编码方式：选择合适的编码方式，将物理知识转化为可供模型学习的表示。2) 模型集成策略：设计合适的模型集成策略，将物理知识有效地融入到基础模型中。3) 损失函数设计：设计能够反映物理约束的损失函数，引导模型学习符合物理规律的表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文是概念性提出，没有给出具体的实验结果。未来的工作将集中在验证PGFM在各种科学任务中的有效性，并与传统基础模型进行比较，量化其在泛化能力、预测精度和物理可行性方面的提升。

🎯 应用场景

物理引导的基础模型在科学计算、工程设计、气候预测、材料发现等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于构建更精确的气候模型，预测极端天气事件；可以用于设计新型材料，优化其性能；还可以用于加速药物研发过程，提高药物的有效性和安全性。该研究有望推动科学研究和工程应用的进步。

📄 摘要（原文）

Traditional foundation models are pre-trained on broad datasets to reduce the training resources (e.g., time, energy, labeled samples) needed for fine-tuning a wide range of downstream tasks. However, traditional foundation models struggle with out-of-distribution prediction and can produce outputs that are unrealistic and physically infeasible. We propose the notation of physics-guided foundation models (PGFM), that is, foundation models integrated with broad or general domain (e.g., scientific) physical knowledge applicable to a wide range of downstream tasks.