एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
ग्रहों की कक्षा की भविष्यवाणी के लिए एल्गोरिदम अंतहीन ऊर्जा आपूर्ति की कुंजी हो सकता है
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एक वैज्ञानिक द्वारा अमेरिकी ऊर्जा विभाग (डीओई) के प्रिंसटन प्लाज्मा भौतिकी प्रयोगशाला (पीपीपीएल) में विकसित एक कंप्यूटर एल्गोरिदम सौर मंडल में ग्रहों की कक्षा की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर निर्भर करता है ताकि पिछले अनुभव के आधार पर भविष्यवाणियां विकसित की जा सकें।
अब, उस एल्गोरिदम के मूल सिद्धांतों को अन्य क्षेत्रों में, विशेष रूप से फ्यूजन सुविधाओं में प्लाज्मा की भविष्यवाणी और नियंत्रण के संबंध में, अनुकूलित किया जा रहा है। ये सुविधाएं पृथ्वी पर सूर्य और तारों को शक्ति प्रदान करने वाली फ्यूजन ऊर्जा का दोहन कर सकती हैं।
होंग क्विन पीपीपीएल के एक भौतिक विज्ञानी हैं और वैज्ञानिक रिपोर्ट में प्रकाशित पत्र के लेखक हैं।
“आमतौर पर भौतिकी में, आप अवलोकन करते हैं, उन अवलोकनों के आधार पर एक सिद्धांत बनाते हैं, और फिर उस सिद्धांत का उपयोग नए अवलोकनों की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं,” क्विन ने कहा। “मैं जो कर रहा हूं वह इस प्रक्रिया को एक प्रकार के ब्लैक बॉक्स से बदलना है जो पारंपरिक सिद्धांत या कानून का उपयोग किए बिना सटीक भविष्यवाणियां प्रदान कर सकता है।”
कंप्यूटर प्रोग्राम
क्विन द्वारा विकसित कंप्यूटर प्रोग्राम पृथ्वी, मंगल, बुध, शुक्र, बृहस्पति और बौने ग्रह सेरेस की कक्षाओं के बारे में पिछले अवलोकनों से डेटा पर निर्भर करता है। एक “सर्विंग एल्गोरिदम” के साथ, अन्य ग्रहों की कक्षाओं की सटीक भविष्यवाणी की जा सकती है, सभी न्यूटन के गति और गुरुत्वाकर्षण के नियमों का उपयोग किए बिना।
“मूल रूप से, मैंने भौतिकी के सभी मूलभूत घटकों को दरकिनार कर दिया है,” क्विन ने कहा। “मैं सीधे डेटा से डेटा तक जाता हूं। बीच में कोई भौतिकी का नियम नहीं है।”
जोशुआ बर्बी डीओई के लॉस अलामोस नेशनल लेबोरेटरी में एक भौतिक विज्ञानी हैं। उन्होंने क्विन के तहत पीएचडी प्राप्त की है।
“होंग ने कार्यक्रम को सिखाया कि प्रकृति द्वारा किसी भी भौतिक प्रणाली की गतिविधि को निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मूल सिद्धांत को,” बर्बी ने कहा। “नेटवर्क ने बहुत कम प्रशिक्षण उदाहरणों को देखने के बाद ग्रहों की गति के नियम सीख लिए। दूसरे शब्दों में, उनका कोड वास्तव में भौतिकी के नियमों को सीखता है।”
फ्यूजन प्रयोग
इन सिद्धांतों और सिद्धांतों को अब क्यू और एरिक पामरडुका, जो प्रिंसटन विश्वविद्यालय प्रोग्राम में प्लाज्मा भौतिकी में स्नातक छात्र हैं, द्वारा अनुकूलित किया जा रहा है। जोड़ी फ्यूजन प्रयोगों में प्लाज्मा कणों के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए उनका उपयोग करने का प्रयास कर रही है, जो दुनिया भर में होते हैं।
फ्यूजन प्लाज्मा के रूप में हल्के तत्वों का संयोजन है, और यह सूर्य और तारों को शक्ति प्रदान करने वाली शक्ति है। प्लाज्मा दृश्यमान ब्रह्मांड का 99% हिस्सा है, और यह बड़ी मात्रा में ऊर्जा उत्पन्न करने की क्षमता रखता है। यदि वैज्ञानिक पृथ्वी पर फ्यूजन को दोहरा सकते हैं, तो यह हमें बिजली के लिए अंतहीन ऊर्जा स्रोत प्रदान करेगा।
“एक चुंबकीय फ्यूजन डिवाइस में, प्लाज्मा की गतिविधि जटिल और बहु-स्तरीय है, और हम जिस विशिष्ट भौतिक प्रक्रिया में रुचि रखते हैं उसके लिए प्रभावी शासी कानून या गणना मॉडल हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं,” क्विन ने कहा। “इन परिदृश्यों में, मैंने जिस मशीन लर्निंग तकनीक को विकसित किया है, उसका उपयोग करके हम एक विवेकपूर्ण क्षेत्र सिद्धांत बना सकते हैं और फिर इस विवेकपूर्ण क्षेत्र सिद्धांत को नए प्रयोगात्मक अवलोकनों को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए लागू कर सकते हैं।”
वैज्ञानिकों का मानना है कि यह नई तकनीक एक पारंपरिक भौतिक सिद्धांत विकसित करने में भी मदद कर सकती है।
“एक तरह से, यह विधि ऐसे सिद्धांत की आवश्यकता को दरकिनार करती है, लेकिन यह एक सिद्धांत की ओर एक मार्ग के रूप में भी देखा जा सकता है,” पामरडुका ने कहा। “जब आप एक सिद्धांत का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हों, तो आपको अपने निपटारे में जितना संभव हो उतना डेटा रखना चाहिए। यदि आपको कुछ डेटा दिया जाता है, तो आप डेटा में अंतराल को भरने या डेटा सेट को विस्तारित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।”
