Bilim insanları, video görüntülerinden parçacık hareketlerini takip etmek için fizik bilgisi ve yapay zekayı birleştiren yenilikçi bir sistem geliştirdi. Physics-Informed Tracking (PIT) olarak adlandırılan bu framework, geleneksel görüntü işleme yöntemlerinden farklı olarak fizik kurallarını da hesaba katıyor.
Sistemin temelinde, parçacıkları ısı haritası şeklinde tespit eden sinir ağı otoenkoder bulunuyor. Bu otoenkoder yapısı, parçacık konumlarını belirlerken aynı zamanda fizik dinamiklerini uygulayan bir modülle destekleniyor. Böylece sistem, sadece görsel bilgiyle değil, aynı zamanda fiziksel hareket kurallarıyla da öğreniyor.
Araştırmacıların geliştirdiği özel Physics-Informed Landmark Loss (PILL) adlı kayıp fonksiyonu, parçacık yörüngelerinin fiziksel tutarlılığını sağlıyor. Bu sayede sistem, etiketli veriler olmadan bile öğrenme gerçekleştirebiliyor. Denetimli öğrenme versiyonu ise simülasyon verilerinden elde edilen konum, hız ve çarpışma bilgileriyle karşılaştırma yapıyor.
Sistemin en dikkat çekici özelliği, arka plan gürültüsünden parçacık hareketini ayıran bölünmüş darboğaz mimarisi. Bu yapı sayesinde hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme mümkün oluyor. Geliştirilen teknoloji, mikroskobik parçacık analizinden endüstriyel izleme sistemlerine kadar geniş bir uygulama alanına sahip.