Η Τεχνητή Νοημοσύνη Βελτιώνει την Ταχύτητα των Ανακαλύψεων για τη Φυσική των Σωματιδίων

Ερευνητές στο MIT έχουν πρόσφατα αποδείξει ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για να προσομοιώσει аспектς των σωματιδίων και των θεωριών της πυρηνικής φυσικής μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερες αλγόριθμους και, επομένως, ταχύτερες ανακαλύψεις όταν πρόκειται για θεωρητική φυσική. Η ομάδα ερευνών του MIT συνδύασε τη θεωρητική φυσική με μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης για να επιταχύνει τη δημιουργία δειγμάτων που προσομοιώνουν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ νετρονίων, προτόνίων και πυρήνων.

Υπάρχουν τέσσερις θεμελιώδεις δυνάμεις που διέπουν το σύμπαν: η βαρύτητα, η ηλεκτρομαγνητική δύναμη, η ασθενής δύναμη και η ισχυρή δύναμη. Η ισχυρή, ασθενής και ηλεκτρομαγνητική δύναμη μελετώνται μέσω της φυσικής των σωματιδίων. Η παραδοσιακή μέθοδος μελέτης των αλληλεπιδράσεων των σωματιδίων απαιτεί την εκτέλεση αριθμητικών προσομοιώσεων των αλληλεπιδράσεων μεταξύ σωματιδίων, συνήθως σε μέγεθος 1/10 ή 1/100 του μεγέθους ενός προτόνιου. Αυτές οι μελέτες μπορούν να διαρκέσουν πολύ χρόνο λόγω των περιορισμών της υπολογιστικής ισχύος, και υπάρχουν πολλά προβλήματα που οι φυσικοί γνωρίζουν πώς να αντιμετωπίσουν θεωρητικά, αλλά δεν μπορούν να αντιμετωπίσουν λόγω των υπολογιστικών περιορισμών.

Ο καθηγητής Φυσικής του MIT, Phiala Shanahan, είναι ο επικεφαλής μιας ερευνητικής ομάδας που χρησιμοποιεί μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσει νέους αλγόριθμους που μπορούν να επιταχύνουν τις μελέτες της φυσικής των σωματιδίων. Οι συμμετρίες που βρίσκονται μέσα στις θεωρίες της φυσικής (χαρακτηριστικά του φυσικού συστήματος που παραμένουν σταθερά ακόμη και όταν αλλάζουν οι συνθήκες) μπορούν να ενσωματωθούν σε αλγόριθμους της τεχνητής νοημοσύνης για να παραχθούν αλγόριθμοι που είναι πιο κατάλληλοι για τις μελέτες της φυσικής των σωματιδίων. Ο Shanahan εξήγησε ότι τα μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης δεν χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, αλλά για την ενσωμάτωση των συμμετρίων των σωματιδίων, και η ενσωμάτωση αυτών των ιδιοτήτων σε ένα μοντέλο σημαίνει ότι οι υπολογισμοί μπορούν να γίνουν πιο γρήγορα.

Το ερευνητικό πρόγραμμα ήταν υπό την ηγεσία του Shanahan και περιλαμβάνει αρκετά μέλη της ομάδας Θεωρητικής Φυσικής στο NYU, καθώς και ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης από την Google DeepMind. Η πρόσφατη μελέτη είναι μόνο μια από μια σειρά συνεχιζόμενων και πρόσφατα ολοκληρωμένων μελετών που στοχεύουν στο να εκμεταλλευτούν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για να λύσουν θεωρητικά προβλήματα της φυσικής που είναι目前 αδύνατο με τις σύγχρονες υπολογιστικές σχήματα. Σύμφωνα με τον φοιτητή του MIT, Gurtej Kanwar, τα προβλήματα που οι αλγόριθμοι που ενισχύονται από την τεχνητή νοημοσύνη προσπαθούν να λύσουν θα βοηθήσουν τους επιστήμονες να κατανοήσουν περισσότερα για τη φυσική των σωματιδίων, και είναι χρήσιμα για την σύγκριση των αποτελεσμάτων που προέρχονται από μεγάλης κλίμακας πειράματα φυσικής των σωματιδίων (όπως αυτά που διεξάγονται στο Large Hadron Collider του CERN). Με τη σύγκριση των αποτελεσμάτων των μεγάλης κλίμακας πειραμάτων με τους αλγόριθμους της τεχνητής νοημοσύνης, οι επιστήμονες μπορούν να έχουν μια καλύτερη ιδέα για το πώς πρέπει να περιοριστούν τα μοντέλα της φυσικής τους, και όταν αυτά τα μοντέλα αποτυγχάνουν.

Τώρα, η μόνη μέθοδος που οι επιστήμονες μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να ερευνήσουν το Πρότυπο της φυσικής των σωματιδίων είναι αυτή όπου λαμβάνονται δείγματα/φωτογραφίες των ταλαντώσεων που συμβαίνουν σε ένα κενό. Οι ερευνητές μπορούν να αποκτήσουν ενημέρωση για τις ιδιότητες των σωματιδίων και τι συμβαίνει όταν αυτά τα σωματίδια συγκρούονται. Ωστόσο, η λήψη δειγμάτων όπως αυτά είναι ακριβή και ελπίζεται ότι οι τεχνικές της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να κάνουν τη λήψη δειγμάτων μια φθηνότερη και πιο αποτελεσματική διαδικασία. Οι φωτογραφίες του κενού μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολύ σαν τα δεδομένα εκπαίδευσης σε ένα μοντέλο όρασης της τεχνητής νοημοσύνης. Οι κβαντικές φωτογραφίες χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου που μπορεί να δημιουργήσει δείγματα με πολύ πιο αποτελεσματικό τρόπο, το οποίο επιτυγχάνεται με τη λήψη δειγμάτων σε ένα εύκολο-σε-δείγμα χώρο και την εκτέλεση των δειγμάτων μέσω του εκπαιδευμένου μοντέλου.

Η έρευνα έχει δημιουργήσει ένα πλαίσιο που στοχεύει να συντομεύσει τη διαδικασία της δημιουργίας μοντέλων της τεχνητής νοημοσύνης με βάση τις συμμετρίες της φυσικής. Το πλαίσιο έχει ήδη εφαρμοστεί σε απλούστερα προβλήματα της φυσικής και η ερευνητική ομάδα προσπαθεί τώρα να αυξήσει την προσέγγισή τους για να εργαστεί με προηγμένα υπολογιστικά προβλήματα. Όπως εξήγησε ο Kanwar μέσω του Phys.org:

«Πιστεύω ότι έχουμε δείξει τον τελευταίο χρόνο ότι υπάρχει πολλή υπόσχεση στη συνδυαστική της γνώσης της φυσικής με τις τεχνικές της τεχνητής νοημοσύνης. Chúng tôi σκεφτόμαστε ενεργά για το πώς να αντιμετωπίσουμε τα εμπόδια που παραμένουν στο δρόμο της εκτέλεσης πλήρως κλιμακωμένων προσομοιώσεων με την προσέγγισή μας. Ελπίζω να δω την πρώτη εφαρμογή αυτών των μεθόδων σε υπολογισμούς σε κλίμακα τα επόμενα δύο χρόνια».