|
ИИ предлагает новые физические эксперименты
|
|
|
|
Исследования — это поиск ответов на вопросы о мироздании. На протяжении веков пытливые умы развивали науку, придумывая хитроумные эксперименты, результаты которых позволяли как можно яснее и точнее узнать что-то о законах природы.
|
|
|
|
Международная исследовательская группа задалась вопросом: можно ли автоматизировать этот процесс? Может ли искусственный интеллект генерировать новые идеи для экспериментов? Ответ однозначен: да. В различных областях физики ИИ может предлагать эксперименты, которые позволяют получать более точные результаты, чем эксперименты, разработанные людьми. В журнале Nature команда исследователей рассказала о текущем состоянии этого нового подхода к научным исследованиям.
|
|
|
|
Это типичная ситуация в экспериментальной физике: у вас есть лаборатория, полная оборудования — лазеров, линз и зеркал, различных детекторов и электронных компонентов. Все это можно комбинировать практически бесконечным количеством способов. Из всего этого многообразия экспериментальных возможностей нужно выбрать ту, которая позволит по-новому взглянуть на мироздание.
|
|
|
|
Обычно для этого требуется интуиция и большой опыт. Но иногда даже этого недостаточно, как выяснил Марио Кренн. Сегодня он является профессором кафедры машинного обучения в естественных науках в Тюбингенском университете. Будучи студентом в Вене, он работал над настройкой оборудования для квантового эксперимента. Но ни он, ни другие члены его исследовательской группы не могли найти подходящую экспериментальную схему, которая позволила бы продемонстрировать желаемые квантовые эффекты.
|
|
|
|
|
|
|
Тогда Кренн решил обратиться к компьютеру. Он математически описал доступные ему отдельные компоненты, а затем с помощью алгоритма стал искать комбинации этих компонентов, которые позволили бы провести значимый эксперимент.
|
|
|
|
«На программирование ушло всего несколько часов. Потом я пошел домой и оставил компьютер включенным, — рассказывает Кренн. — Когда на следующий день я пришел в офис, программа выдала файл с предложенным решением. Конечно, это было очень волнительно. Я сразу же начал анализировать предложенный вариант, и действительно: в отличие от всех нас, компьютер нашел экспериментальную схему, которая удовлетворяла необходимым критериям».
|
|
Задача поиска, а не чат-бот
|
|
|
|
Этот подход имеет мало общего с искусственным интеллектом, знакомым нам по большим языковым моделям. Чат-боты обучаются на огромных массивах данных, а затем генерируют статистически вероятные решения. При поиске новых физических экспериментов задача стоит совершенно иначе.
|
|
|
|
«Это огромная проблема оптимизации, — говорит Кренн. — Существует невероятно большое количество возможных экспериментов, которые можно провести с использованием имеющихся компонентов». Чтобы найти наилучшее возможное решение, компьютер должен систематически исследовать это пространство».
|
|
|
|
«Результаты впечатляют, — говорит Филипп Хаслингер, руководитель Центра электронной микроскопии Венского технического университета. — В частности, в области электронной микроскопии мы только сейчас начинаем систематически работать с квантовой запутанностью и новыми концепциями квантово-механической микроскопии. Человеческая интуиция в этой области зачастую весьма ограничена. Поэтому искусственный интеллект может предложить такие конструкции микроскопов, до которых человек, скорее всего, никогда бы не додумался, но которые позволяют получать изображения значительно лучшего качества или открывают совершенно новые возможности для измерений».
|
|
|
|
Этот подход уже использовался для усовершенствования термоядерных реакторов, разработки новых идей для детекторов частиц и создания предложений по повышению чувствительности детекторов гравитационных волн.
|
|
|
|
«Иногда, глядя на эти экспериментальные предложения, сгенерированные компьютером, сразу понимаешь, в чем их суть, — почему новая концепция работает лучше, чем предыдущие подходы, — говорит Кренн. — Но иногда понять это очень сложно. Можно рассчитать, что новая экспериментальная установка работает лучше, но объяснить, почему это так, довольно трудно».
|
|
|
|
Это возможно благодаря тому, что современные компьютеры могут моделировать широкий спектр физических явлений за приемлемое время.
|
|
|
|
«Цель состоит в том, чтобы разработать что-то вроде универсального физического симулятора», — говорит Кренн. «Сегодня несколько важных фундаментальных уравнений физики уже могут очень сильно продвинуть вас в исследованиях. Компьютер может использовать их, чтобы предсказать, что произойдет в конкретной экспериментальной установке, а затем оптимизировать ее в соответствии с желаемой целью».
|
|
|
|
Однако определение этой цели остается задачей человека.
|
|
|
|
«Именно в этом и заключается сложность: как можно точнее определить, чего вы на самом деле хотите и какие ограничения должны быть соблюдены — например, максимальная стоимость или максимальное количество энергии, которое устройство может поглотить без взрыва».
|
|
|
|
Но не будет ли это досадно, если в будущем мы оставим за компьютерами право на великие научные открытия?
|
|
|
|
«Нет, ни в коем случае, — говорит Кренн. — Человеческая работа просто переходит на более высокий уровень. В прошлом все расчеты приходилось выполнять вручную, и сегодня никто не хочет возвращаться к этому. Теперь у нас есть инструменты, которые могут генерировать отличные экспериментальные идеи, но для их использования по-прежнему требуются научные знания, творческий подход и хорошая физическая интуиция».
|
|
|
|
Источник
|
