A Phenomenological AI Foundation Model for Physical Signals

本工作的目标是开发一种能够跨多种现象、领域、应用和传感装置进行泛化的物理信号AI基础模型。我们提出了一种现象学方法和框架，用于创建和验证此类AI基础模型。基于这一框架，我们开发并训练了一个模型，该模型基于5.9亿个跨模态传感器测量样本，这些样本涵盖了从电流到流体流动再到光学传感器的数据。值得注意的是，模型中没有引入任何物理定律或归纳偏见的先验知识。通过几项现实世界的实验，我们展示了单一基础模型可以有效编码和预测物理行为，如机械运动和热力学现象，包括训练中未见过的现象。该模型还可以扩展到不同复杂度的物理过程，从跟踪简单弹簧-质量系统的轨迹到预测大型电网的动力学。这项工作突显了构建一个统一的AI基础模型以处理多样物理世界过程的潜力。

该论文旨在开发一个能够跨多种物理现象、领域、应用和传感器设备泛化的AI基础模型。这是一个相对较新的问题，特别是在不引入任何先验物理定律或归纳偏置的情况下。

论文的关键思路是采用一种现象学方法和框架来创建和验证AI基础模型。该模型通过大量跨模态传感器测量数据（0.59亿样本）进行训练，涵盖了从电流到流体流动再到光学传感器的多种类型。这种方法的新颖之处在于完全依赖于数据驱动的方法，而不需要对物理定律有预先的了解。

论文通过多个实际实验展示了模型的有效性，包括编码和预测机械运动、热力学等物理行为，甚至包括未在训练中出现的现象。此外，模型还能处理不同复杂度的物理过程，从简单的弹簧-质量系统到大型电力系统的动态预测。论文还强调了建立统一的AI基础模型以处理多样化的物理世界过程的潜力。实验设计涉及多种传感器和物理系统，但论文中并未提及是否有开源代码。

近年来，关于物理信号处理和预测的研究越来越多。相关研究包括： 1. "Physics-Informed Neural Networks: A Deep Learning Framework for Solving Forward and Inverse Problems Involving Nonlinear Partial Differential Equations" - 这篇论文提出了物理信息神经网络（PINNs），用于解决非线性偏微分方程的正问题和反问题。 2. "Deep Learning for Physical Processes: Integrating Prior Scientific Knowledge with Data" - 该研究探讨了如何将先验科学知识与数据结合，以提高深度学习在物理过程中的性能。 3. "Neural Ordinary Differential Equations" - 这篇论文介绍了神经常微分方程（Neural ODEs），为时间序列建模提供了一种新的视角。