增强物理AI系统来了！让物理课本上的图表“动”起来

　　来源|多知

　　作者|Penny

　　一直以来，物理学科中很多抽象问题难倒了很多学生，而今，人工智能有望带来新的学习方式。

　　最近，卡尔加里大学和 Adobe研究院的论文提出了一种新可能：用AI系统将物理课本上的图表变成动画，演示物理原理的过程，从而让抽象的物理直观化。

　　Aditya Gunturu 等人发表的这篇关于增强物理AI系统论文，论文命名的增强物理AI系统为Augmented Physics，这是一个结合了机器学习的创作工具，可以将静态的物理图表转换成嵌入式的交互式物理模拟。

　　只需在物理图表上绘画一个方框标记识别范围，AI 就能在分析之后将其变成可交互的动图。它支持各种物理主题，如光学、钟摆、电路、透镜、斜坡滑行……

　　该团队在论文中指出，基于静态文档创建交互式解释内容的想法并不新鲜，但这项研究有三大贡献：

　　提出了一种全新的图像到模拟工作流程。之前的研究关注的是文本到文本或文本到图表的工作流程，但它们不足以满足物理图表和模拟的需求，这需要更关注图像的方法。

　　为增强物理模拟工具的设计空间做出了贡献。为了设计这个系统，该团队执行了一个形成性启发(formative elicitation)研究。他们询问了 7 位物理课讲师，了解了他们增强物理教材的方式。

　　基于这些结果，他们找到了四大关键的增强策略：增强实验、动画图表、双向绑定、参数可视化。

　　该论文发布后得到了很多人的认可，人们都从中看到了提升学生学习效率的潜力，未来增强物理AI系将用于课堂之中，也或将结合AR达到更好的自主学习效果，可以说，这将重塑教育的未来。

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　　如何使用增强物理AI系统?

　　在 Augmented Physics 创建一个工作流程的步骤如下：

　　1. 导入教科书页面

　　Augmented Physics 支持计算机端和移动端，用户可以通过手机拍照上传，也可以直接导入 PDF。

　　2. 选择模拟类型

　　Augmented Physics 可以让涉及运动学、光学和电路的相关图像动起来。不属于这些分类的图像，“动画”功能也能让它动起来。

　　3. 提取并分割图像

　　用户可以在特定区域用方框和点把要动起来的区域画出来。　　

　　4. 定义分割后的图像

　　分割完成后，需要标明分割出来的物体在整个系统中的角色，比如下面的这张透镜成像图，就标记了焦点 F、透镜、和投影对象。

　　对于电路图，Augmented Physics 可以通过图像识别，自动识别电阻器和电池等元素。

　　5. 生成并运行模拟。图像分割完成并分配角色之后，系统会将分割得到的图像转换成适合物理模拟的多边形，进而生成模拟。如图 7 中斜坡滑行的示例。

　　6. 通过参数操作与模拟实现交互。用户可以灵活地调整模拟中的参数，例如动态对象的质量、静态对象的摩擦力和弹簧力常数。系统还可以识别文本或图像中的参数值，使用户能够操作页面上的数值。例如，在电路模拟中，用户可以修改电阻和电池的值，以动态改变模拟结果。此外，该系统还能自动将文本中的数值链接到模拟中对象的特定属性，并且用户可以编辑这些属性。

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　　增强物理AI系统有哪些功能?

　　根据研究结果，该研究团队确定了四个关键的增强策略：

　　1.增强实验： 让用户直接操作图表，如，用户在选取电路图后，该系统会生成模拟，用户可以通过调整数值来与之交互，这使他们能够实时观察电路中各点之间电流和电压的变化。

　　2.动画图表：可将静态图表转换成循环动态动画，用户可以指定分段对象要遵循的路径，从而创建模拟运动的动画。例如，展示光线如何沿着不同的路径反射，或者物体如何沿着轨道运动。此外，与仅限于可用模拟的增强实验不同，动画图可以应用于任何图表。

　　3.双向操控： 双向操作器使用户能够将文本中的参数值链接到相关的模拟，此功能允许学生直接在文本中调整这些值并实时观察变化。例如，将文本中球的高度与图表中球的高度绑定，修改其中一个值，另一个值也会随之自动改变。

　　4.参数可视化：允许用户通过动态图形可视化所选值，系统通过基本的时间序列图对其进行可视化。例如，显示钟摆角度随时间的变化曲线图。

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　　增强物理AI系统的前景

　　Augmented Physics实际落地中将有哪些可能性?论文提到：

　　1.处理误报并赋予教师更多控制权：增强物理学的商业可行版本将涉及物理教学的所有主题的完全可用性。因此，未来的实施应包括各种物理学概念的模拟器，如分子动力学等。同样，用户应获得更大的控件集来与模拟内容进行交互。完全部署的系统可以从基于插件的系统中受益，教师可以创建自己的模拟器，其他人可以使用这些模拟器创建动态和交互式嵌入式模拟，以促进更加个性化的教学。

　　2.与AR设备集成：管空间限制阻碍了页面上的直接图表增强，但 AR 硬件的进步可能会使这种方法变得可行。未来，有望将 Augmented Physics 集成到 AR 头显中，提供更沉浸式的学习体验;

　　3.更大规模的部署：研究人员计划在更大的范围内部署 Augmented Physics，并评估其在课堂环境中的学习效果。

　　此前，多知报道了Gatekeep这个AI工具，其可以将学科问题转化为简单有趣的教育讲解视频；而增强物理AI系统跟Gatekeep又有所不同，Augmented Physics是一个聚焦物理学科的模型，而非直接的工具，且Augmented Physics生成的是可以互动操作的动画，不是视频讲解。

　　期待该系统早日产品落地，投入到实际应用中。

　　(论文原文：https://arxiv.org/pdf/2405.18614)