盖世汽车讯 许多工程难题终都归结于同个难题——需要调节的旋钮太多，而测试机会却太少。论是调整电网还是设计安全的车辆，每次评估都可能耗费大量成本，而且可能有数百个变量会影响终结果。以汽车安全设计为例，工程师须整数千个部件，许多设计选择都会影响车辆在碰撞中的表现。传统的优化工具在寻找佳组时可能会显得力不从心。

据外媒报道，麻省理工学院(MIT)的研究人员开发了种新法，重新思考了如何利用经典的贝叶斯(Bayesian)优化法来解决包含数百个变量的问题。在电力系统优化等实际工程基准测试中，该法找到优解的速度比常用法快10到100倍。

    

图片来源：麻省理工学院

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麻省理工学院的技术利用了个基于表格数据训练的基础模型，而该模型能够自动识别对提升能至关重要的变量，并不断重复此过程以找到优的解决案。基础模型是基于庞大的通用数据集训练的大型人工智能系统，从而能够适应不同的应用场景。 

研究人员的表格基础模型需在求解过程中不断重新训练，从而提了优化过程的率。该技术还能显著提升复杂问题的求解速度，因此在材料开发或药物发现等要求应用中尤为有用。

计科学与工程业的硕士研究生、该技术论文的作者Rosen Yu表示：“现代人工智能(AI)和机器学习模型可以从根本上改变工程师和科学创建复杂系统的式。我们提出了种法，pvc管道管件胶它不仅可以解决维问题，而且可重复使用，因此可以应用于许多问题，而需从头开始。”

当科学试图解决个复杂的问题，但评估成功率的法却十分昂贵时(例如，通过碰撞测试来评估汽车设计的优劣)，他们通常会采用贝叶斯优化法。这种迭代法通过构建代理模型来寻找复杂系统的佳配置，该模型能够帮助预测下步的探索向，同时考虑预测的不确定。

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