في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر عملية التحسين (Optimization) جوهرية لكلا مجالي التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العلمي الآلي (Scientific Machine Learning). لكن ما يميز هذه المجالات هو الاختلاف الجوهري في بنية مشاكل التحسين. غالبًا ما يعتمد التعلم الآلي التقليدي على أهداف عشوائية قابلة للفصل تشجع على استخدام طرق التدرج من الدرجة الأولى والطرق التكيفية. في المقابل، تتعامل نماذج التعلم العلمي مع ترتيبات تعتمد على الفيزياء، أو تقييدات العمليات، حيث تؤدي العمليات التفاضلية إلى ترابط عالمي، وصلابة، وتشوه قوي في منظومة فقدان البيانات.

هذا السلوك المعقد في مجال SciML يستند بشكل رئيسي إلى الخصائص الطيفية (Spectral Properties) للنماذج الفيزيائية الأساسية بدلاً من إحصائيات البيانات. وبالتالي، غالبًا ما يحد هذا من فعالية الطرق العشوائية التقليدية، مما يستدعي استخدام أساليب حتمية أو واعية بالانحناء (Curvature-Aware).

هذا المقال يقدم مقدمة موحدة حول طرق التحسين في التعلم الآلي والتعلم العلمي، مشيرًا إلى كيفية تأثير بنية المشاكل على الخيارات الخوارزمية. نستعرض التقنيات الأولى والثانية للتحسين في سياقات حتمية وعشوائية، ونتحدث عن كيفية تكييفها مع نماذج SciML المدفوعة بالبيانات أو المقيدة بالفيزياء. كما نتناول استراتيجيات عملية من خلال أمثلة تعلمية، مع تسليط الضوء على الاتجاهات البحثية المفتوحة عند تقاطع الحوسبة العلمية والتعلم العلمي الآلي. في ختام المقال، ندعوكم للتفكير في كيفية تطبيق هذه المعارف في مشاريعكم الخاصة وتحدياتكم البحثية.