خوارزمية لتنبؤ مدارات الكواكب يمكن أن تكون مفتاحًا لتوفير الطاقة اللانهائية

تم تطوير خوارزمية حاسوبية بواسطة عالم في مختبر فيزياء البلازما التابع لوزارة الطاقة الأمريكية (DOE) في برينستون يمكنها التنبؤ بدقة بمدار الكواكب في النظام الشمسي. وتعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) لتطوير التنبؤات بناءً على الخبرات السابقة.

الآن ، يتم تعديل أساسيات تلك الخوارزمية في مجالات أخرى ، ولا سيما فيما يتعلق بالتنبؤ والسيطرة على البلازما في منشآت الاندماج. يمكن لهذه المنشآت حصاد طاقة الاندماج ، التي تعمل بالشمس والنجوم ، على الأرض.

هونغ تشين هو فيزيائي في PPPL ومؤلف الورقة المنشورة في تقارير علمية.

“عادةً في الفيزياء ، تقوم بالمراقبة وتقوم بإنشاء نظرية بناءً على تلك المراقبة ، ثم تستخدم تلك النظرية للتنبؤ بالملاحظات الجديدة” ، قال تشين. “ما أفعله هو استبدال هذا العملية بنوع من الصندوق الأسود الذي يمكن أن ينتج تنبؤات دقيقة دون استخدام نظرية تقليدية أو قانون.”

برنامج الحاسوب

يعتمد برنامج الحاسوب الذي طوره تشين على بيانات تم إطعامها من الملاحظات السابقة المتعلقة بمدارات الأرض والمريخ والمشتري والزهرة والمشتري والكوكب القزم سيريس. جنبًا إلى جنب مع “خوارزمية الخدمة” ، يمكن إجراء تنبؤات دقيقة بمدارات الكواكب الأخرى ، كل ذلك بدون استخدام قوانين نيوتن للحركة والجاذبية.

“باختصار ، تخطيت جميع المكونات الأساسية للفيزياء. أذهب مباشرة من البيانات إلى البيانات” ، قال تشين. “لا يوجد قانون فيزياء في المنتصف.”

جوشوا بيربي هو فيزيائي في مختبر لوس ألاموس الوطني التابع لوزارة الطاقة. حصل على درجة الدكتوراه تحت إشراف تشين.

“علم هونغ البرنامج المبدأ الأساسي المستخدم من قبل الطبيعة لتحديد الديناميكيات لأي نظام فيزيائي” ، قال بيربي. “الجائزة هي أن الشبكة تتعلم قوانين حركة الكواكب بعد شهادة عدد قليل من الأمثلة التدريبية. بعبارة أخرى ، رمز هونغ يتعلم حقًا قوانين الفيزياء.”

تجارب الاندماج

تتم الآن تعديل هذه المبادئ والنظريات بواسطة تشي و إريك بالمرديوكا ، وهو طالب دراسات عليا في برنامج برينستون للفيزياء البلازما. يحاول الاثنان استخدامها للتنبؤ بسلوك جسيمات البلازما في تجارب الاندماج ، التي تجري في جميع أنحاء العالم.

الاندماج هو مزيج من العناصر الخفيفة على شكل بلازما ، وهو مصدر الطاقة وراء الشمس والنجوم. تمثل البلازما 99٪ من الكون المرئي ، وتحمل إمكانية إنتاج كميات هائلة من الطاقة. إذا تمكن العلماء من تكرار الاندماج على الأرض ، فسيوفر لنا ذلك إمدادًا لا نهاية له من الطاقة الكهربائية.

“في جهاز الاندماج المغناطيسي ، تكون ديناميكيات البلازما معقدة ومتعددة النطاق ، ولا تكون القوانين الفعالة أو النماذج الحاسوبية للمعالجة الفيزيائية التي نтересنا دائمًا واضحة” ، قال تشين. “في هذه السيناريوهات ، يمكننا تطبيق تقنية التعلم الآلي التي طورتها لإنشاء نظرية حقل متقطع ثم تطبيق هذه النظرية المتقطعة لفهم وتنبؤ بالملاحظات التجريبية الجديدة.”

ي相信 العلماء أيضًا أن هذه التقنية الجديدة يمكن أن تطور نظرية فيزيائية تقليدية.

في حين أن هذه الطريقة تحد من حاجة مثل هذه النظرية ، يمكن اعتبارها أيضًا طريقًا نحوها” ، قال بالمرديوكا. “عندما تحاول استنتاج نظرية ، تريد أن يكون لديك أكبر قدر ممكن من البيانات تحت تصرفك. إذا تم إعطاؤك بعض البيانات ، يمكنك استخدام التعلم الآلي لملء الفجوات في تلك البيانات أو توسيع مجموعة البيانات.