Nuova intelligenza artificiale potrebbe scoprire leggi fisiche nascoste

I ricercatori delle università di Kobe e Osaka hanno sviluppato una nuova tecnologia di intelligenza artificiale (AI) in grado di scoprire leggi fisiche nascoste. L’AI può estrarre equazioni di moto nascoste da dati osservazionali regolari, che vengono poi utilizzati per creare un modello basato sulle leggi della fisica.

Questo nuovo sviluppo potrebbe consentire agli esperti di scoprire le equazioni di moto nascoste dietro fenomeni che non possono essere spiegati.

Il team di ricerca include l’associate professor Yaguchi Takaharu e lo studente di dottorato Chen Yuhan dell’Università di Kobe, nonché l’associate professor Matsubara Takashi dell’Università di Osaka.

La ricerca è stata presentata lo scorso mese alla Thirty-fifth Conference on Neural Information Processing Systems (NeurlPS2021).

Predizione di fenomeni fisici

Per effettuare previsioni su fenomeni fisici, gli esperti di solito si affidano a simulazioni con supercomputer. Le simulazioni utilizzano modelli matematici basati sulle leggi della fisica, ma i risultati possono essere poco affidabili se il modello è discutibile. È quindi fondamentale avere un metodo per produrre modelli affidabili a partire dai dati osservazionali dei fenomeni.

La nuova ricerca ha sviluppato un metodo per scoprire nuove equazioni di moto nei dati osservazionali. Le ricerche precedenti si sono concentrate sulla scoperta di equazioni di moto a partire dai dati, ma alcune richiedevano che i dati fossero nel formato appropriato. Il problema è che ci sono molti casi in cui gli esperti non conoscono il miglior formato dei dati da utilizzare, quindi è difficile applicare dati realistici.

Illuminazione di proprietà geometriche sconosciute

I ricercatori hanno affrontato questa sfida illuminando le proprietà geometriche sconosciute dietro i fenomeni. Ciò ha consentito loro di sviluppare un’AI in grado di trovare queste proprietà geometriche nei dati. Se l’AI può estrarre equazioni di moto dai dati, allora le equazioni potrebbero essere utilizzate per creare modelli e simulazioni che seguono le leggi della fisica.

Le simulazioni fisiche si verificano in campi come la previsione del tempo, la scoperta di farmaci e la progettazione di automobili. Tuttavia, di solito richiedono calcoli estensivi. Se l’AI può imparare dai dati di fenomeni specifici, nonché costruire modelli su piccola scala utilizzando il nuovo metodo, allora i calcoli potrebbero essere semplificati, accelerati e fedeli alle leggi della fisica.

Il metodo potrebbe anche essere applicato a settori non legati alla fisica, consentendo indagini e simulazioni basate sulla conoscenza della fisica per fenomeni precedentemente considerati impossibili da spiegare. Un esempio è che potrebbe essere utilizzato per trovare un’equazione di moto nascosta nei dati della popolazione animale che mostra il cambiamento nel numero di individui, il che potrebbe aiutare a fornire informazioni sulla sostenibilità degli ecosistemi.