ハワイ大学マノア校の研究チームが、物理法則に準拠した機械学習アルゴリズムを発表し、AIP Advancesに掲載されました。この新手法は流体力学や気候モデリングにおいて、従来の純粋なデータ駆動型アプローチよりも正確な予測を実現しています。
物理インフォームドニューラルネットワーク（PINN）と呼ばれるこのアプローチは、機械学習モデルに物理法則を組み込むことで、物理的に矛盾した予測を防ぎます。従来のAIモデルがデータのパターンのみを学習するのに対し、PINNは運動方程式や熱力学の法則といった基本原理を制約条件として取り入れています。これにより、限られたデータからでも信頼性の高い予測が可能になります。
この分野では、Googleが発表したNeuralGCMも注目を集めています。機械学習と従来の物理ベースシミュレーションを融合したこのオープンソースのハイブリッド大気モデルは、IPCCレポートで使用されている主要な全球大気モデルと比較して誤差を40%削減しています。計算流体力学（CFD）においても、ML技術により特定のケースでシミュレーションを最大1万倍高速化しながら精度を維持または向上させることが報告されています。
Redditのr/MachineLearningでは「物理インフォームドMLの実用化が着実に進んでいる」との評価が見られます。Hacker Newsでは「気候モデリングへの応用に期待。純粋なデータ駆動より信頼性が高い」というコメントが寄せられています。NVIDIAのPhysicsNeMoフレームワークなど、この分野のツールも充実してきており、デジタルツインアプリケーションから気候予測まで、物理とAIの融合は今後ますます重要になりそうです。