تعلم متعمق التطبيقات
يمثل هذا التطور نقلة نوعية في مجال الاكتشاف العلمي، ويؤكد على أهمية دمج الذكاء الاصطناعي في أبحاث علوم المواد، مما قد يساهم في تسريع عملية ابتكار المواد وتقليل التكاليف اللازمة لتطوير المنتجات. يشير استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق إلى إمكانية تقليل أو حتى إلغاء التجارب المخبرية اليدوية، مما يتيح للعلماء التركيز بشكل أكبر على تصميم المركبات الفريدة وتحليلها.
طبقت وزارة الدفاع الأمريكية التعلم العميق لتدريب الروبوتات على مهام جديدة من خلال المشاهدة.
استُخدمت الشبكات العصبية المستوحاة من الفيزياء في حل المعادلات التفاضلية الجزئية، سواء كانت مباشرة أو عكسية، وذلك بطريقة تعتمد على البيانات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك إعادة بناء تدفق السوائل الذي يخضع لقوانين نافييه-ستوكس. ولا يتطلب الاستعانة بهذه الشبكات إنشاء شبكة تفاضلية، والتي تتطلب عادةً تكاليف باهظة كما هو الحال في الطرق التقليدية لديناميكا الموائع الحسابية.
تُعد طريقة المعادلة التفاضلية العشوائية العميقة ذات التوجه الخلفي أسلوبًا حاسوبيًا مبتكرًا يجمع بين قوة التعلم العميق ومرونة المعادلات التفاضلية العشوائية ذات التوجه الخلفي (BSDE). تُعد هذه الطريقة مثالية لحل المسائل المعقدة ذات الأبعاد العالية التي تظهر بشكل متكرر في مجال المالية الرياضية.
بفضل قدرة الشبكات العصبية العميقة على تقريب الدوال بدقة عالية، تستطيع هذه الطريقة تجاوز التحديات الحسابية التي تواجهها الطرق التقليدية في التعامل مع الأبعاد الكبيرة. فطرق التقريب التقليدية، مثل طريقة الفروق المحدودة أو محاكاة مونت كارلو، تعاني من ما يُعرف بـ "لعنة الأبعاد"، حيث تزداد تكلفة الحساب بشكل كبير مع زيادة عدد الأبعاد.
على النقيض من ذلك، تستغل طريقة المعادلة التفاضلية العشوائية العميقة ذات التوجه الخلفي الشبكات العصبية العميقة لتقريب حلول المعادلات التفاضلية الجزئية عالية الأبعاد، مما يقلل بشكل ملحوظ من العبء الحسابي.
وعلاوة على ذلك، فإن دمج الشبكات العصبية المسترشدة بالفيزياء (PINNs) في إطار عمل المعادلات التفاضلية العشوائية العكسية العميق يعزز من قدرتها بدمج القوانين الفيزيائية الأساسية بشكل مباشر في بنية الشبكة العصبية. وهذا يكفل ألا تقتصر الحلول على ملاءمة البيانات، بل تتوافق أيضًا مع المعادلات التفاضلية العشوائية الحاكمة للمشكلة. تستفيد الشبكات العصبية المسترشدة بالفيزياء من قوة التعلم العميق مع مراعاة القيود التي تفرضها النماذج الفيزيائية، مما يؤدي إلى حلول أكثر دقة وموثوقية للمسائل المتعلقة بالرياضيات المالية.
تُعَد عملية إعادة بناء الصور بمثابة إعادة تركيب الصورة الأصلية من القياسات المرتبطة بها. وقد أظهرت العديد من الدراسات تفوق أساليب التعلم العميق بشكل ملحوظ على الطرق التحليلية في مختلف التطبيقات، من بينها التصوير الطيفي،  والتصوير بالموجات فوق الصوتية.
تعتمد أنظمة التنبؤ بالأحوال الجوية التقليدية على حل مجموعة معقدة من المعادلات التفاضلية الجزئية. أما نموذج جرافكاست القائم على التعلم العميق، فيعتمد على تدريب واسع على بيانات تاريخية للأحوال الجوية للتنبؤ بتطور الأنماط الجوية بمرور الوقت. ويتيح هذا النموذج القدرة على التنبؤ بالأحوال الجوية على مستوى العالم، بدقة تفصيلية عالية، وعلى مدى عشرة أيام، وذلك في زمن قياسي يقل عن دقيقة، بحيث تتساوى دقته مع أحدث الأنظمة المتخصصة.
الساعة فوق الجينية هي اختبار كيميائي حيوي يُستخدم لتقدير العمر البيولوجي. وقد استخدم غالكين وزملاؤه الشبكات العصبية العميقة لتدريب ساعة شيخوخة فوق جينية بدقة غير مسبوقة، وذلك باستخدام أكثر من 6000 عينة دم. وتعتمد هذه الساعة على معلومات مستقاة من 1000 موقع ثنائي النوكليوتيد من نوع CpG، وتتمكن من التنبؤ بوجود حالات مرضية معينة لدى الأفراد، مثل داء الأمعاء الالتهابي، والخرف الجبهي الصدغي، وسرطان المبيض، والسمنة، وذلك بمعدل أعلى مقارنة بالأفراد الأصحاء. ومن المقرر إطلاق هذه الساعة للاستخدام العام في عام 2021 بواسطة شركة انزلك ميديكن الفرعية ديب لنجفتي.