Американські науковці з Університету Еморі (Атланта) розробили інноваційну модель штучного інтелекту, здатну не лише виявляти помилки у фізичних теоріях, а й знаходити нові закономірності у складних фізичних системах.
Про це розповідає ProIT
Вивчення пилової плазми та унікальний підхід до даних
У ході дослідження фахівці завантажили до системи ШІ експериментальні дані щодо загадкового стану речовини — пилової плазми. Це особливий вид гарячого електрично зарядженого газу, який містить дрібні частинки пилу. Завдяки аналізу цих даних система штучного інтелекту змогла з високою точністю описати складні сили взаємодії у плазмі, які залишалися незрозумілими для традиційної фізики.
Штучний інтелект показав здатність відкривати невідомі закони, що керують поведінкою частинок у хаотичних багаточасткових системах, а також виправляти помилкові припущення, які довгий час були основою теорії плазми.
“Ми показали, що можемо використовувати ШІ для відкриття нових фізичних явищ. Наш метод ШІ — не чорна скринька: ми розуміємо, як і чому він працює. Запропонована ним структура також універсальна. Її потенційно можна застосовувати до інших багаточасткових систем, щоб виявити нові шляхи до відкриттів”, — пояснює співавтор дослідження, професор Джастін Бертон.
Нові відкриття та виправлення ключових помилок у фізиці
Для дослідження пилової плазми команда поєднала реальні експерименти зі складною тривимірною візуалізацією руху частинок. Застосування лазерного ножа і високошвидкісної камери дозволило фіксувати тисячі траєкторій частинок у тривимірному просторі. На відміну від стандартних нейронних мереж, які потребують величезних наборів даних, створена модель навчалася на невеликих, проте насичених вибірках і враховувала фундаментальні фізичні закони — гравітацію, опір, взаємодію частинок.
Як зазначає старший автор дослідження, професор Ілля Неменман, розробники створили мережу, що здатна навчатися за обмеженою кількістю даних і водночас отримувати нові знання. ШІ розклав рух частинок на три основних компоненти: ефекти швидкості (зокрема опір), сили навколишнього середовища (наприклад, гравітацію) і сили взаємодії між частинками. Виявилося, що ШІ може з точністю до 99% описувати асиметричні сили, які раніше лише прогнозувалися теоретично, але не були змодельовані на практиці. Зокрема, було встановлено, що частинки, які рухаються попереду, притягують до себе ті, що відстають, а відстаючі відштовхують попереду розташовані частинки.
Штучний інтелект також виявив хибність двох поширених теорій. Перша з них стверджувала, що електричний заряд частинки зростає пропорційно до її розміру, але виявилося, що ця залежність визначається щільністю і температурою плазми. Друга помилкова гіпотеза полягала в тому, що сила взаємодії між частинками завжди зменшується з відстанню — ШІ продемонстрував, що це також залежить від розміру частинок.
Значущим є той факт, що модель ШІ працювала на звичайному комп’ютері й створила універсальну структуру, яку можна використовувати для аналізу будь-яких багаточасткових систем — від промислових матеріалів до біологічних процесів. Дослідження показує: можливості сучасного ШІ суттєво виходять за межі простих обчислень і вже сьогодні дозволяють переглядати фундаментальні наукові уявлення.
“Ще цікавішим є те, що ми показуємо, що деякі поширені теоретичні припущення про ці сили не зовсім точні. Ми можемо виправити ці неточності, оскільки тепер можемо бачити те, що відбувається в таких дрібних деталях. Незважаючи на всі розмови про те, як ШІ змінює науку, існує дуже мало прикладів, коли щось принципово нове було виявлено безпосередньо за допомогою ШІ”, — підкреслив професор Неменман.
Результати дослідження опубліковані у журналі PNAS.