W obliczu szybko zmieniającej się rzeczywistości technologicznej, gdzie nowe pomysły rodzą się nieustannie, inspiracje mogą wyłaniać się z miejsc, których byśmy się nie spodziewali. Przykładem tego jest historia polskiego naukowca, Mariana Smoluchowskiego, oraz jego rewolucyjne odkrycie, znane jako równanie dyfuzyjne. Mimo że to odkrycie miało swój początek w odległym roku 1906 i skupiało się na mikroskopijnych ruchach cząstek w cieczach, obecnie stanowi ono podstawę dla zaawansowanych modeli uczących się maszynowego.
Dziedzictwo Mariana Smoluchowskiego i jego odkrycie
Marian Smoluchowski, wybitny polski naukowiec, skierował swoje badania na zjawisko, które na pierwszy rzut oka mogło wydawać się mało istotne – ruch pyłku kwiatowego w płynie. Jego ciekawość i oddanie doprowadziły do stworzenia fundamentalnego równania dyfuzyjnego, które dokładnie opisuje ruch mikroskopijnych cząsteczek w płynie, wynikający z ich nieustannych kolizji.
Choć początkowo to odkrycie służyło do opisu procesów fizycznych, to jego obecny wpływ na dziedzinę uczenia maszynowego nie może być zlekceważony. Równanie dyfuzyjne stało się istotnym fundamentem dla nowoczesnych generatywnych modeli, stanowiąc jednocześnie wizualną metaforę dla tego, jak mikroskopijne inspiracje mogą prowadzić do ogromnych innowacji.
Równanie dyfuzyjne Smoluchowskiego jako źródło inspiracji dla modeli generatywnych
Zdaniem Jacka Greli, który jest badaczem z Uniwersytetu Jagiellońskiego, zastosowanie równania dyfuzyjnego w projektach opartych na technologii otwiera fascynujące perspektywy dla eksplorowania kreatywności.
Jacek Grela stwierdza, że to samo równanie matematyczne jest obecnie używane do tworzenia wyjątkowych dzieł takich jak DALL-E, Midjourney czy Stable Diffusion. Proces tworzenia obrazów polega na wykorzystaniu sieci neuronowej wytrenowanej do odwracania procesu dyfuzji.
Model Midjourney, uznawany za flagowy w dziedzinie generatywnych modeli, stanowi doskonały przykład tej metody. Równanie dyfuzyjne jest kluczowym składnikiem, który służy do generowania obrazów w kontekście ewoluujących cech. To połączenie precyzyjnej matematyki z artystyczną ekspresją prowadzi do powstania unikalnych kompozycji.
Co ciekawe, modele generyczne nie ograniczają się tylko do sfery wizualnej, ale także poszerzają swoje możliwości na obszar dźwięków. Przy użyciu równania dyfuzyjnego te nowoczesne modele zdolne są generować nie tylko obrazy, ale również dźwięki, tworząc w rezultacie niesamowite wielozmysłowe multimedia, które poszerzają naszą percepcję. Ta zdolność do tworzenia zarówno wizualnych, jak i dźwiękowych kompozycji otwiera nowe horyzonty w dziedzinie kreatywności i interakcji z technologią.
Nowe perspektywy dla technologii generatywnej AI
Dziedzictwo Mariana Smoluchowskiego i jego przełomowe odkrycie pokazują, że przeszłość może być cennym źródłem inspiracji dla teraźniejszości i przyszłości. Modele generatywne oparte na równaniu dyfuzyjnym poszerzają granice możliwości sztucznej inteligencji, pozwalając na tworzenie treści w sposób, który jeszcze niedawno wydawał się niemożliwy. Wpływ Smoluchowskiego na dzisiejsze modele uczące się maszynowego stanowi przypomnienie, że połączenie kreatywności i technologii napędza innowacje, a fundamenty naukowe stanowią siłę napędową przyszłych przełomów.
/PK-P/
Foto: zrzut z ekranu/Youtube.com