Ученые использовали ИИ для поиска новых законов физики... и нашли их

В прорывном исследовании, объединяющем экспериментальную физику и машинное обучение, учёные из Университета Эмори использовали программу искусственного интеллекта для открытия новых удивительных законов физики.

Исследование, опубликованное в престижном журнале PNAS , демонстрирует, как ИИ может выйти за рамки обработки данных и стать фундаментальным инструментом научных исследований.

«Мы показали, что можем использовать ИИ для открытия новых физических явлений», — говорит Джастин Бёртон, профессор экспериментальной физики в Университете Эмори и один из ведущих авторов статьи.

«Наш метод — не „чёрный ящик“: мы понимаем, как и почему он работает. Предлагаемая им структура универсальна и может быть применена к другим системам, открывая новые возможности для исследований».

Что именно они изучали? Удивительную «пылевую плазму».

Чтобы достичь этого рубежа, учёные сосредоточились на удивительном состоянии вещества: пылевой плазме.

Плазма, часто называемая «четвёртым состоянием вещества», представляет собой заряженный газ частиц и составляет 99,9% видимой части Вселенной, от Солнца до молний.

Пылевая плазма, которая добавляет к этой смеси частицы пыли, широко распространена в космосе – от колец Сатурна до пыли, поднятой в воздух астронавтами на Луне. На Земле одним из примеров являются лесные пожары, когда электрически заряженная сажа может создавать помехи радиосвязи.

В своей лаборатории команда Бёртона воссоздала это явление, поместив мельчайшие пластиковые частицы в заполненную плазмой вакуумную камеру, используя лазер и высокоскоростную камеру для отслеживания движения каждой частицы в трёхмерном пространстве. Данные этого эксперимента были загружены в специально разработанную нейронную сеть.

Результатом стало наиболее подробное и точное на сегодняшний день описание невзаимных сил, управляющих этой системой.

Илья Неменман, профессор теоретической физики и соавтор исследования, объясняет это простой аналогией:

«Представьте себе две лодки, плывущие по озеру. Кильватер каждой лодки влияет на другую. В пылевой плазме мы описываем, как лидирующая частица притягивает следующую, но, что интересно, отстающая частица всегда отталкивает лидирующую».

ИИ не только описал это явление с точностью более 99%, но и скорректировал устоявшиеся теории.

Например, он показал, что электрический заряд частицы зависит не только от её размера, как считалось ранее, но и от плотности и температуры плазмы. Более того, он выявил, что сила взаимодействия между двумя частицами зависит не только от расстояния до них, но и от их размера, что предыдущие теории не могли точно учесть.

Искусственный интеллект, созданный для открытий, а не только для прогнозирования

В отличие от моделей вроде ChatGPT, которые обучаются на огромных объёмах интернет-данных, этот ИИ был разработан для обучения на небольшом наборе данных, собранном в лабораторных условиях.

«Нам потребовался год еженедельных обсуждений, чтобы разработать правильную структуру нейронной сети», — говорит Неменман.

Команда людей установила фундаментальные правила физики, которые ИИ должен был соблюдать, но предоставила ему свободу делать выводы о неизвестных взаимодействиях.

«Этот проект — прекрасный пример междисциплинарного сотрудничества, в котором прогресс в физике плазмы и искусственном интеллекте может привести к дальнейшему продвижению в изучении других «многих систем», таких как коллективные взаимодействия в живых системах», — сказал Вячеслав (Слава) Лукин, директор программы Национального научного фонда (NSF), который в первую очередь финансировал эту работу.

В то время как человечество продолжает искать ответы на загадки Вселенной, это исследование показывает, что искусственный интеллект, ведомый критическим мышлением человека, может стать незаменимым союзником.

Как заключает профессор Бёртон: «Я думаю об этом как о девизе из «Звёздного пути» : смело идите туда, где ещё никто не бывал. При правильном использовании ИИ может открыть двери в совершенно новые миры для исследования».