ИИ только что открыл новую физику в четвертом состоянии материи
Физики использовали нейросеть для анализа пылевой плазмы и с точностью более 99% описали сложные невзаимные силы, опровергнув устоявшиеся теоретические предположения
Short Summary
Физики совершили значительный шаг в использовании искусственного интеллекта не только для анализа данных, но и для открытия новых законов природы. Специально разработанная нейросеть в сочетании с точным 3D-трекингом частиц в пылевой плазме — странном «четвёртом состоянии материи» — выявила скрытые закономерности взаимодействия частиц. Модель описала сложные невзаимные силы с точностью более 99% и опровергла давние предположения об их поведении.
Исследование, опубликованное в PNAS, проведено учёными из Университета Эмори. Сфокусировавшись на невзаимных силах, где частица влияет на другую иначе, чем та влияет на неё, команда применила машинное обучение к данным лабораторных экспериментов с пылевой плазмой. «Мы можем описать эти силы с точностью более 99%, — говорит Илья Неменман, профессор теоретической физики. — Более интересно то, что мы показываем, что некоторые распространённые теоретические предположения об этих силах не совсем точны. Мы можем исправить эти неточности, потому что теперь видим происходящее в таких мельчайших деталях».
Метод, как полагают авторы, может быть широко применён к системам из множества взаимодействующих компонентов — от промышленных материалов до групп живых клеток. Нейросеть может работать на обычном настольном компьютере и предлагает гибкую основу для изучения коллективного поведения в разных областях. Несмотря на успехи искусственного интеллекта, человеческая экспертиза остаётся критически важной: учёные должны тщательно разрабатывать модели и интерпретировать результаты.
Искусственный интеллект открыл новые законы физики
Нейросеть не просто проанализировала данные, а выявила ранее неизвестные закономерности в динамике пылевой плазмы
Почти 100% точность в описании невзаимных сил
Модель искусственного интеллекта описала сложные асимметричные взаимодействия между частицами с точностью выше 99%
Опровержение устоявшихся теоретических предположений
Исследование показало, что связь между зарядом и размером частицы, а также зависимость сил от расстояния, сложнее, чем считалось ранее
Универсальность метода для изучения сложных систем
Разработанная архитектура нейросети может быть применена к другим системам со множеством взаимодействующих компонентов — от клеток до целых групп
Text generated using AI


