人工知能システムは非常にリアルな空間パターンを生成できるが、時間には根本的に盲目です。フォトリアリスティックな画像や流体補間にもかかわらず、現代の生成モデルは因果性、慣性、エネルギーの連続性に関する物理的原則を違反し、余分な肢を生成したり、物体をテレポートさせたり、一貫性のない動きを生じさせます。本論文では、エネルギー的フィールドT(Θ)を時間とするChronosモデルから導出された時間的因果性のための物理に基づくフレームワークを紹介します。生成アーキテクチャ内に明示的な時間勾配を埋め込むことで、AIシステムはフレーム間の統計的推論ではなく、物理的に基づく時間を通じて進化することができます。Chronosフレームワークは、時間を因果的流れを定義する能動的なスカラー場として扱うことで、計算と物理を統一します。この構造は、フレーム間での連続性、保存、および持続性を可能にし、AIをパターン生成器から物理的一貫性を持つプロセスのシミュレータへと変革します。アプリケーションには、AIビデオ合成、3Dシーン再構築、ロボティクス、認知モデリングなどが含まれ、T(Θ)を埋め込むことで自然な時間的秩序と因果的現実性がもたらされます。この研究は、真の知性は人間であれ人工であれ、時間的な一貫性から切り離せない可能性があると結論づけています。
マシュー・ホール（火曜日）がこの問題を研究しました。