في عالم الذكاء الاصطناعي، باتت الأساليب المعتمدة على البيانات تتجه نحو زيادة جذب الباحثين، وخاصة في مجال تحديد الأنظمة غير الخطية. ورغم الفوائد العديدة لهذه الأساليب، فإن النماذج التقليدية غالبًا ما تفشل في الحفاظ على الهيكل الفيزيائي الكامن وتبقى صعبة التفسير عند عدم وجود نموذج تحليلي متاح.

في هذا السياق، تأتي نماذج بورت هاملتونيان (Port-Hamiltonian) لتقدم تمثيلاً طبيعياً مدفوعاً بالفيزياء. إلا أن استخدام نماذج التوزيع متعددة الطبقات (Multilayer Perceptrons) في هذه النماذج قد يؤدي إلى مكونات تشكّل تحدياً في تفسيرها.

تقدم ورقة البحث الجديدة نهجاً ثورياً من خلال اقتراح إطار عمل يحفظ الهيكل أثناء التعرف على الأنظمة غير الخطية باستخدام شبكات كولموغوروف-أرنولد (Kolmogorov-Arnold Networks).

نموذج PH-KAN المقترح يقوم بمعايرة مصفوفة الاتصال، ومصفوفة الاستهلاك، والهاملتونيان، وخرائط المدخلات باستخدام كتل مخصصة من KAN، مما يضمن فرض قيود بورت هاملتونيان من خلال البناء. ونتيجة لذلك، يتم تحقيق تمثيلات مكونة يمكن فحص الوظائف غير الخطية المحددة المكونة pH بشكل صريح، مما يقود إلى نموذج قابل للتفسير بشكل أفضل مقارنةً بالمعايرات القائمة على شبكات التوزيع متعددة الطبقات.

هذا الابتكار لا يمثل مجرد تقدم تقني، بل يفتح آفاقاً جديدة لفهم أعمق في كيفية تفاعل المكونات غير الخطية في النماذج، مما يسهل تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر دقة وفاعلية. في ضوء ذلك، ما رأيكم في هذا التطور الكبير؟ شاركونا في التعليقات!