第96章 模型再迭代
居家隔離進入第六週，華興一號的第四輪訓練接近尾聲。
林華興坐在書房裡，盯著螢幕上滾動的訓練日誌。損失函式值降到了0.12，模型在各項任務上的表現都達到了預期。但他心裡清楚，這還遠遠不夠。
他調出模型在工業模擬任務上的測試結果，仔細分析。
測試任務是一個簡單的二維傳熱問題——給定邊界條件，讓模型預測溫度場分佈。傳統有限元方法需要幾分鐘才能算完，華興一號隻用了幾秒鐘就給出了結果。但問題在於，模型的預測精度還不夠高，與有限元結果的誤差在5%左右。
對於工業應用來說，5%的誤差太大了。
林華興靠在椅背上，閉上眼睛，在大腦裡快速推演了幾種改進方案。注意力機製的優化已經做過了，效果不錯。但工業模擬任務對數值精度的要求遠高於自然語言處理，需要模型真正理解物理規律，而不是僅僅記住資料模式。
他想起一篇論文裡提到的“物理資訊神經網路”概念——把物理方程作為約束條件加入到損失函式中，讓模型在學習資料的同時，也學習物理規律。這樣訓練出來的模型，泛化能力和精度都會大幅提升。
這個想法在大腦裡逐漸成型。他睜開眼，開啟程式碼編輯器，開始設計新的損失函式。
傳統的損失函式隻比較模型的預測值和真實值，用均方誤差來衡量。物理資訊損失則是在此基礎上，增加一個物理約束項——比如傳熱問題的熱傳導方程，模型預測的溫度場必須滿足這個方程，否則就會受到懲罰。
兩類損失加權相加，就是新的損失函式。
林華興花了三天時間，把物理資訊模組嵌入到華興一號的訓練框架中。然後啟動了一輪小規模的測試訓練，用的是一個公開的二維傳熱資料集。
訓練了十二個小時後，他調出測試結果，眼睛微微發亮。
加入物理約束後，模型在傳熱問題上的預測誤差從5%降到了1.2%，而計算速度隻慢了不到10%。這意味著，華興一號已經具備了初步的工業模擬能力。
他立刻把測試結果整理成報告，儲存在加密資料夾裡。然後給洪淑婷發了條訊息：“模型又進步了。”
洪淑婷秒回：“什麼進步？”
林華興：“學會了物理規律。”
洪淑婷發來一個問號表情，然後說：“聽不懂，但很厲害的樣子。晚上給你做紅燒排骨慶祝。”
林華興看著螢幕，嘴角揚起。
接下來的兩周，林華興把華興一號在物理資訊學習方向上的潛力挖了個透。他用自建的有限元求解器生成大量訓練資料，覆蓋了熱傳導、流體力學、彈性力學等多個領域。模型每學會一個領域，他就增加一個新的物理約束項。
到五月中旬，華興一號已經能夠在幾秒鐘內完成傳統有限元方法需要幾分鐘甚至幾小時才能算完的模擬任務，精度誤差控製在2%以內。
林華興知道，這個能力一旦成熟，將徹底改變工程模擬的行業格局。但他不打算現在就公開，時機未到。
晚上，洪淑婷端著一碗銀耳湯走進書房，見他盯著螢幕發獃，問：“又卡住了？”
林華興搖頭：“在想下一步。”
“下一步做什麼？”
林華廷接過銀耳湯，喝了一口，甜度剛好：“打算把模型往核聚變方向引。”
洪淑婷眨眨眼：“核聚變？就是你小時候說的造太陽？”
林華興點頭。
洪淑婷在他旁邊坐下，認真地說：“你小時候說造太陽，我還以為你在開玩笑。後來發現你是認真的。現在你要用AI造太陽了？”
林華興想了想，說：“AI隻是工具。真正造太陽，還得靠物理。”
洪淑婷笑了：“不管靠什麼，我都支援你。”
林華興握住她的手，沒說話。
窗外，夜色漸深。
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