Resonemang om objekt, relationer och fysik är centralt för mänsklig intelligens, och ett viktigt mål för artificiell intelligens. Här introducerar vi interaktionsnätverket, en modell som kan resonera om hur objekt i komplexa system interagerar, stödjer dynamiska förutsägelser, samt slutsatser om systemets abstrakta egenskaper. Vår modell tar grafer som ingång, utför objekt-och relationscentriska resonemang på ett sätt som är jämförbart med en simulering, och genomförs med hjälp av djupa neurala nätverk. Vi utvärderar dess förmåga att resonera om flera utmanande fysiska domäner: n-kroppsproblem, stel kroppskollision och icke-rigid dynamik. Våra resultat visar att det kan tränas att exakt simulera de fysiska banor av dussintals objekt över tusentals tidssteg, uppskatta abstrakta mängder såsom energi, och generalisera automatiskt till system med olika antal och konfigurationer av objekt och relationer. Vår interaktionsnätverk implementation är den första allmänna syftet, lärbar fysik motor, och en kraftfull allmän ram för resonemang om objekt och relationer i en mängd olika komplexa verkliga domäner.
En annan typ av interaktion-aware nätverksarkitekturer, Interaktion Networks, föreslogs för att resonera om hur objekt i komplexa system interagerar REF.
Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}