新的可微分扩散条件方法优化物理系统

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员推出了一种新颖的、用于使用离线模型优化方法来优化复杂高维物理系统的可微分扩散条件（D2C）方法。该方法利用条件扩散模型中反向去噪过程的可微分性，实现端到端的基于梯度的优化。D2C 通过反向传播去噪链中的梯度，整合冻结的代理目标和物理信息惩罚，从而可以直接优化条件变量。该框架在聚变激光脉冲优化、数据中心工作负载调度以及多个 Design-Bench 任务等任务上进行了评估，在实际应用中表现出色，并在基准测试中取得了有竞争力的结果。 AI

影响引入了一种优化复杂物理系统的新颖方法，有望加速科学发现和工程设计。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ricardo Luna Gutierrez, Vineet Gundecha, Rahman Ejaz, Varchas Gopalaswamy, Riccardo Betti, Sahand Ghorbanpour, Aarne Lees, Soumyendu Sarkar · 2026-10-26 04:00

面向物理信息优化的端到端可微分扩散条件

arXiv:2610.31721v1 Announce Type: cross Abstract: Optimizing high-dimensional physical systems under expensive evaluations and complex constraints is a central challenge in science and engineering. In offline model-based optimization (MBO), methods must improve designs using only…

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