شبكة عصبية اصطناعية جديدة طورت لحل مشكلة فيزياء سريعة

من سير إساك نيوتن فصاعدًا، فإن ما يسمى بمشكلة ثلاثية الجسم قد أربك الرياضيين والباحثين في الفيزياء. كما يشرح ScienceAlert ، ” تتضمن مشكلة ثلاثية الجسم حساب حركة ثلاثة أجسام تتفاعل جذبيًا – مثل الأرض والقمر والشمس، على سبيل المثال – مع مواقفها الأولية وسرعاتها.”

على السطح، يبدو أن هذه المشكلة بسيطة، ولكن في الواقع، هي مشكلة صعبة للغاية. واحد من النتائج كان إدخال، على سبيل المثال، ساعات ملاحية لتحديد المواقع في البحر، بدلاً من حل مشكلة ثلاثية الجسم لحساب مثل هذا الموقع بواسطة القمر والنجوم.

مع التقدم السريع في دراسة الكون، أصبحت مشكلة ثلاثية الجسم جزءًا مهمًا للباحثين عندما حاولوا معرفة ” كيف قد تتفاعل ثنائيات الثقوب السوداء مع ثقوب سوداء مفردة، ومن هناك كيف تتفاعل بعض أكثر الأجسام الأساسية في الكون مع بعضها البعض.”

لجعل هذه الحسابات قابلة للتنفيذ في وقت معقول، لجأ العلماء والباحثون إلى استخدام ANN، شبكات عصبية اصطناعية عميقة. تم تطوير النظام الجديد بواسطة فريق مكون من باحثين من جامعة إدنبرة وجامعة كامبريدج في المملكة المتحدة، وجامعة أفيرو في البرتغال، وجامعة لايدن في هولندا.

تم تدريب ANN التي طورها هذا الفريق على قاعدة بيانات من مشاكل ثلاثية الجسم الحالية بالإضافة إلى مجموعة من الحلول التي وجدتها العلماء مسبقًا.

كانت النتائج أكثر من واعدة. يpromet ANN المُدرب أن يكون قادرًا على العثور على حلول ” 100 مليون مرة أسرع من التقنيات الحالية.”

يذكر البحث المنشور، “نيوتن ضد الآلة: حل مشكلة ثلاثية الجسم الكائوتيك باستخدام شبكات عصبية عميقة” ، أنه “يمكن لشبكة عصبية مدربة أن تحل محل محلات رقمية موجودة، مما يسمح بتمثيلات سريعة ومقاسة للنظم متعددة الجسم لإلقاء الضوء على ظواهر بارزة مثل تكوين أنظمة ثنائية الثقوب السوداء أو أصل انهيار النواة في مجموعات نجمية كثيفة.”

يذكر ScienceAlert أن “الباحثين تبسيطوا العملية لتشمل فقط ثلاثة جزيئات متساوية الكتلة في مستوى، جميعها تبدأ بسرعة صفر، ثم قاموا بتشغيل محل ثلاثية الجسم الحالية يسمى Brutus 10,000 مرة (9,900 لتدريب و 100 لتأكيد الصحة). ”

بعد التدريب، قدمت ANN الجديدة نتائج مثيرة للإعجاب. تم إعطاؤها 5,000 سيناريو جديد للعمل معه، وتماثلت نتائجها تقريبًا مع ما حققه Brutus.

على الرغم من أن الدراسة لم تخضع بعد لمراجعة الأقران من قبل علماء ذوي الخبرة والتجربة في المجال، وهي لا تزال أكثر من概念 إثبات في هذه المرحلة، إلا أنها تظهر بالتأكيد أن الشبكات العصبية المدربة “قد تكون قادرة على العمل جنبًا إلى جنب مع Brutus ونظم مماثلة، والقفز عند تحويل حسابات ثلاثية الجسم إلى ما يصبح معقدًا جدًا بالنسبة لما يمكن أن تتعامل معه نماذجنا الحالية.”

كما يخلص فريق الباحثين في ورقتهم إلى أن “نحن نتصور في النهاية أن الشبكة قد يتم تدريبها على مشاكل كائوتيكية أكثر ثراءً، مثل مشكلة 4 و 5 الأجسام، مما يقلل من العبء الحسابي أكثر.”