|
Новый вид физики, не виданный ранее
|
|
|
|
Искусственный интеллект во многих отношениях делает мир хуже. Генеративный ИИ теперь извергает бесчисленное количество “ИИ-помоев”, а в классах ИИ медленно разрушает навыки критического мышления, которые являются… ты знаешь… критический. Это даже не говоря о прискорбной роли ИИ в уничтожении окружающей среды и рабочих мест.
|
|
|
|
К счастью, некоторые модели искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) имеют более масштабные цели, чем копирование любимых аниматоров и массовое написание эссе на уровне восьмиклассников. Возьмем, к примеру, новую модель ML, разработанную командой ученых из Университета Эмори. Как правило, алгоритмы машинного обучения используются в качестве инструмента, помогающего ученым анализировать огромные объемы данных или оптимизировать эксперименты, но эта конкретная ML-модель фактически сама по себе открыла новую физику — по крайней мере, в том, что касается пылевой плазмы.
|
|
|
|
Вы, вероятно, знакомы с плазмой — четвертым состоянием вещества, которое на самом деле составляет 99,9% всего обычного вещества во Вселенной. Пылевая плазма - это просто та же смесь ионизированного газа, но с заряженными частицами пыли. Этот тип плазмы можно обнаружить как в космосе, так и на земле. Например, при лесных пожарах образуется пылевая плазма, когда заряженные частицы сажи смешиваются с дымом. В этом новом исследовании, опубликованном в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), группа исследователей описывает, как их обученная ML—модель успешно обеспечила наиболее подробное описание физики пылевой плазмы на сегодняшний день, создав точные прогнозы для невзаимных взаимодействий.
|
|
|
|
|
|
|
“Наш метод искусственного интеллекта - это не черный ящик: мы понимаем, как и почему он работает”, - сказал Джастин Бертон, соавтор исследования из Эмори, в заявлении для прессы. “Структура, которую он предоставляет, также универсальна. Потенциально это может быть применено к другим многокомпонентным системам, чтобы открыть новые пути для открытий”.
|
|
|
|
Проще говоря, невзаимные взаимодействия (как следует из их названия) возникают, когда силы, действующие между двумя частицами в плазме, неодинаковы. Авторы описывают это явление как столкновение двух лодок в кильватерной струе друг друга — взаимное расположение может влиять на силы притяжения или отталкивания частиц.
|
|
|
|
“В пылевой плазме мы описали, как ведущая частица притягивает хвостовую частицу, но последняя всегда отталкивает ведущую”, - сказал Илья Неменман, еще один соавтор исследования из Эмори, в заявлении для прессы. “Некоторые ожидали этого явления, но теперь у нас есть точное приближение к нему, которого раньше не существовало”.
|
|
|
|
Алгоритм ML также смог исправить некоторые теоретические заблуждения о пылевой плазме. Например, ученые полагали, что заряд частицы пропорционален ее размеру, но модель подтверждает, что, хотя более крупная частица действительно содержит больший заряд, он не пропорционален, поскольку на него также могут влиять плотность и температура. Они также обнаружили, что заряд между частицами зависит не только от расстояния между двумя частицами, но и от размеров частиц.
|
|
|
|
Одной из самых сложных частей этого проекта, по мнению авторов, была разработка алгоритма ML в первую очередь. Как правило, ИИ приобретает свои способности, когда получает доступ к наборам данных (или тренируется на них) — дайте ИИ миллион изображений обезьяны, и он постепенно научится распознавать обезьяну, когда увидит ее. Однако, когда дело доходит до открытия новой физики, данных для обучения не так много. Итак, команда должна была создать структуру, которая позволяла бы ей работать с теми данными, которые у нее были, и в то же время давала возможность исследовать неизвестную физику.
|
|
|
|
“Я думаю, это похоже на девиз ”Звездного пути" - смело идти туда, куда еще никто не ступал", - сказал Бертон. “При правильном использовании ИИ может открыть двери в совершенно новые области для исследования”.
|
|
|
|
Источник
|
