L'algoritme per predir les òrbites dels planetes podria ser clau per a un subministrament d'energia sense fi 

Un algorisme informàtic desenvolupat per un científic del Laboratori de Física del Plasma de Princeton (PPPL) del Departament d'Energia dels EUA (DOE) pot predir amb precisió l'òrbita dels planetes del sistema solar. Es basa en la intel·ligència artificial (IA) per desenvolupar prediccions basades en l'experiència prèvia. 

Ara, els fonaments d'aquest algorisme s'estan adaptant en altres dominis, concretament pel que fa a la predicció i control del plasma a les instal·lacions de fusió. Aquestes instal·lacions poden recollir energia de fusió, que alimenta el sol i les estrelles, a la Terra.

Hong Qin és un físic de PPPL i autor del document publicat a Informes científics. 

"En general, en física, feu observacions, creeu una teoria basada en aquestes observacions i després feu servir aquesta teoria per predir noves observacions", va dir Qin. "El que estic fent és substituir aquest procés per un tipus de caixa negra que pugui produir prediccions precises sense utilitzar una teoria o llei tradicional".

El programa informàtic

El programa informàtic desenvolupat per Qin es basa en dades alimentades d'observacions passades sobre les òrbites de la Terra, Mart, Mercuri, Venus, Júpter i el planeta nan Ceres. Juntament amb un "algoritme de servei", es poden fer prediccions precises de les òrbites d'altres planetes, tot sense utilitzar les lleis de moviment i gravitació de Newton.

"Essencialment, vaig passar per alt tots els ingredients fonamentals de la física. Passo directament de les dades a les dades ", va dir Qin. "No hi ha cap llei de la física al mig".

Joshua Burby és físic al Laboratori Nacional de Los Alamos del DOE. Va rebre un doctorat amb Qin.

"Hong va ensenyar al programa el principi subjacent utilitzat per la natura per determinar la dinàmica de qualsevol sistema físic", va dir Burby. "El benefici és que la xarxa aprèn les lleis del moviment planetari després de presenciar molt pocs exemples d'entrenament. En altres paraules, el seu codi realment "aprèn" les lleis de la física".

Experiments de fusió

Aquests principis i teories estan sent adaptats ara per Qi i Eric Palmerduca, que és un estudiant de postgrau al Programa de la Universitat de Princeton en Física del Plasma. La parella està intentant utilitzar-les per predir el comportament de les partícules de plasma en experiments de fusió, que tenen lloc a tot el món. 

La fusió és la combinació d'elements lleugers en forma de plasma, i és el poder darrere de les estrelles i el sol. El plasma representa el 99% de l'univers visible i té el potencial de produir quantitats massives d'energia. Si els científics poden replicar la fusió a la Terra, ens proporcionaria un subministrament infinit d'energia elèctrica. 

"En un dispositiu de fusió magnètica, la dinàmica dels plasmes és complexa i multiescala, i les lleis rectores efectives o els models computacionals per a un procés físic particular que ens interessa no sempre estan clares", va dir Qin. "En aquests escenaris, podem aplicar la tècnica d'aprenentatge automàtic que vaig desenvolupar per crear una teoria de camps discrets i després aplicar aquesta teoria de camps discrets per entendre i predir noves observacions experimentals".

Els científics també creuen que aquesta nova tècnica podria desenvolupar una teoria física tradicional. 

Tot i que, en cert sentit, aquest mètode exclou la necessitat d'aquesta teoria, també es pot veure com un camí cap a una", va dir Palmerduca. “Quan intenteu deduir una teoria, us agradaria tenir a la vostra disposició tantes dades com sigui possible. Si us donen algunes dades, podeu utilitzar l'aprenentatge automàtic per omplir els buits d'aquestes dades o ampliar el conjunt de dades.