Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει την ταχύτητα των ανακαλύψεων για τη φυσική των σωματιδίων

Ερευνητές στο MIT απέδειξαν πρόσφατα ότι η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την προσομοίωση πτυχών των σωματιδίων και των θεωριών της πυρηνικής φυσικής μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερους αλγόριθμους και επομένως ταχύτερες ανακαλύψεις όσον αφορά τη θεωρητική φυσική. Η ερευνητική ομάδα του MIT συνδύασε τη θεωρητική φυσική με την τεχνητή νοημοσύνη μοντέλα για την επιτάχυνση της δημιουργίας δειγμάτων που προσομοιώνουν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ νετρονίων, πρωτονίων και πυρήνων.

Υπάρχουν τέσσερις θεμελιώδεις δυνάμεις που κυβερνούν το σύμπαν: η βαρύτητα, ο ηλεκτρομαγνητισμός, η ασθενής δύναμη και η ισχυρή δύναμη. Οι ισχυρές, οι αδύναμες και οι ηλεκτρομαγνητικές δυνάμεις μελετώνται μέσω της σωματιδιακής φυσικής. Η παραδοσιακή μέθοδος μελέτης των αλληλεπιδράσεων σωματιδίων απαιτεί την εκτέλεση αριθμητικών προσομοιώσεων αυτών των αλληλεπιδράσεων μεταξύ των σωματιδίων, που συνήθως λαμβάνουν χώρα στο 1/10 ή 1/100 του μεγέθους ενός πρωτονίου. Αυτές οι μελέτες μπορεί να χρειαστούν πολύ χρόνο για να ολοκληρωθούν λόγω περιορισμένης υπολογιστικής ισχύος και υπάρχουν πολλά προβλήματα που οι φυσικοί γνωρίζουν πώς να αντιμετωπίσουν θεωρητικά, αλλά δεν μπορούν να αντιμετωπίσουν τους εν λόγω υπολογιστικούς περιορισμούς.

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

Το ερευνητικό έργο διευθύνεται από τον Shanahan και περιλαμβάνει πολλά μέλη της ομάδας Θεωρητικής Φυσικής στο NYU, καθώς και ερευνητές μηχανικής μάθησης από το Google DeepMind. Η πρόσφατη μελέτη είναι μόνο μία από μια σειρά από συνεχιζόμενες και πρόσφατα ολοκληρωμένες μελέτες που στοχεύουν στην αξιοποίηση της δύναμης της μηχανικής μάθησης για την επίλυση θεωρητικών προβλημάτων φυσικής που είναι επί του παρόντος αδύνατα με τα σύγχρονα υπολογιστικά σχήματα. Σύμφωνα με τον απόφοιτο του MIT Gurtej Kanwar, τα προβλήματα που προσπαθούν να λύσουν οι ενισχυμένοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης θα βοηθήσουν τους επιστήμονες να κατανοήσουν περισσότερα σχετικά με τη σωματιδιακή φυσική και είναι χρήσιμα για να κάνουν συγκρίσεις με αποτελέσματα που προέρχονται από μεγάλης κλίμακας πειράματα φυσικής σωματιδίων (όπως αυτά διεξήχθη στον Μεγάλο Επιταχυντή Αδρονίων του CERN). Συγκρίνοντας τα αποτελέσματα των πειραμάτων μεγάλης κλίμακας με τους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, οι επιστήμονες μπορούν να πάρουν μια καλύτερη ιδέα για το πώς πρέπει να περιορίζονται τα μοντέλα φυσικής τους και πότε αυτά τα μοντέλα καταρρέουν.

Επί του παρόντος, η μόνη μέθοδος που οι επιστήμονες μπορούν να χρησιμοποιήσουν αξιόπιστα για τη διερεύνηση του Καθιερωμένου Μοντέλου της σωματιδιακής φυσικής είναι αυτή όπου λαμβάνονται δείγματα/στιγμιότυπα διακυμάνσεων που συμβαίνουν στο κενό. Οι ερευνητές μπορούν να αποκτήσουν μια εικόνα για τις ιδιότητες των σωματιδίων και τι συμβαίνει όταν αυτά τα σωματίδια συγκρούονται. Ωστόσο, η λήψη δειγμάτων όπως αυτό είναι δαπανηρή και ελπίζουμε ότι οι τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να κάνουν τη λήψη δειγμάτων μια φθηνότερη και πιο αποτελεσματική διαδικασία. Τα στιγμιότυπα που λαμβάνονται από το κενό μπορούν να χρησιμοποιηθούν σαν δεδομένα εκπαίδευσης εικόνας σε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης με όραση υπολογιστή. Τα κβαντικά στιγμιότυπα χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου που μπορεί να δημιουργήσει δείγματα με πολύ πιο αποτελεσματικό τρόπο, που επιτυγχάνεται με τη λήψη δειγμάτων σε έναν εύκολο στη δειγματοληψία χώρο και την εκτέλεση των δειγμάτων μέσω του εκπαιδευμένου μοντέλου.

Η έρευνα δημιούργησε ένα πλαίσιο που αποσκοπεί στον εξορθολογισμό της διαδικασίας δημιουργίας μοντέλων μηχανικής μάθησης με βάση τις συμμετρίες της φυσικής. Το πλαίσιο έχει ήδη εφαρμοστεί σε απλούστερα προβλήματα φυσικής και η ερευνητική ομάδα προσπαθεί τώρα να κλιμακώσει την προσέγγισή της για να εργαστεί με υπολογισμούς αιχμής. Όπως εξήγησε ο Kanwar μέσω του Phys.org:

«Πιστεύω ότι δείξαμε κατά τη διάρκεια του περασμένου έτους ότι υπάρχουν πολλές υποσχέσεις στον συνδυασμό της γνώσης της φυσικής με τις τεχνικές μηχανικής μάθησης. Σκεφτόμαστε ενεργά πώς να αντιμετωπίσουμε τα εναπομείναντα εμπόδια στον τρόπο εκτέλεσης προσομοιώσεων πλήρους κλίμακας χρησιμοποιώντας την προσέγγισή μας. Ελπίζω να δω την πρώτη εφαρμογή αυτών των μεθόδων σε υπολογισμούς σε κλίμακα τα επόμενα δύο χρόνια».