Використання штучного інтелекту для візуалізації складних фізичних процесів

Abstract

У магістерській роботі здійснено теоретичний аналіз сучасних підходів до візуалізації фізичних явищ і визначено роль цифрових технологій у моделюванні складних процесів. Досліджено можливості штучного інтелекту — машинного навчання, глибинних нейронних мереж та генеративних моделей — для обробки, моделювання й візуалізації багатовимірних фізичних даних. Розроблено математичні моделі окремих фізичних процесів та експериментально перевірено ефективність AI-візуалізацій у навчанні фізики. Створено прототип програмного модуля для генерації тривимірних візуалізацій. Запропоновано методичні рекомендації щодо інтеграції технологій штучного інтелекту в освітній процес.

The master's work provides a theoretical analysis of modern approaches to the visualization of physical phenomena and identifies the role of digital technologies in modeling complex processes. The possibilities of artificial intelligence — machine learning, deep neural networks and generative models — for processing, modeling and visualization of multidimensional physical data are investigated. Mathematical models of individual physical processes are developed and the effectiveness of AI visualizations in teaching physics is experimentally tested. A prototype of a software module for generating three-dimensional visualizations is created. Methodological recommendations for integrating artificial intelligence technologies into the educational process are proposed.