惑星の軌道を予測するアルゴリズムが無限のエネルギー供給の鍵となる可能性 

米国エネルギー省 (DOE) のプリンストン プラズマ物理研究所 (PPPL) の科学者が開発したコンピューター アルゴリズムは、太陽系の惑星の軌道を正確に予測できます。 人工知能 (AI) を利用して、以前の経験に基づいて予測を作成します。 

現在、そのアルゴリズムの基礎は他の領域、特に核融合施設におけるプラズマの予測と制御に応用されています。 これらの施設は、地球上の太陽や星に電力を供給する核融合エネルギーを収集できます。

Hon Qin は PPPL 物理学者であり、 科学的なレポート. 

「通常、物理学では、観察を行い、その観察に基づいて理論を作成し、その理論を使用して新しい観察を予測します」と秦氏は述べています。 「私がやっているのは、このプロセスを、従来の理論や法則を使用せずに正確な予測を生成できる一種のブラック ボックスに置き換えることです。」

コンピュータプログラム

秦氏が開発したコンピュータープログラムは、地球、火星、水星、金星、木星、準惑星ケレスの軌道に関する過去の観測から得られたデータに基づいている。 「サービング アルゴリズム」を使用すると、ニュートンの運動と重力の法則を一切使用せずに、他の惑星の軌道を正確に予測できます。

「本質的に、私は物理学の基本的な要素をすべて無視しました。 私はデータからデータへ直接移動します」と Qin 氏は言いました。 「中間に物理法則はない。」

ジョシュア・バービーは、エネルギー省ロスアラモス国立研究所の物理学者です。 彼は秦の下で博士号を取得しました。

「ホン氏は、あらゆる物理システムの力学を決定するために自然界が使用する根本的な原理をプログラムに教えました」とバービー氏は語った。 「その成果は、ほんのわずかなトレーニング例を目撃しただけで、ネットワークが惑星の運動の法則を学習することです。 言い換えれば、彼のコードは実際に物理法則を「学習」しているのです。」

核融合実験

これらの原理と理論は現在、Qi とプリンストン大学プラズマ物理学プログラムの大学院生であるエリック・パルメルデューカによって応用されています。 二人は、世界中で行われている核融合実験におけるプラズマ粒子の挙動を予測するためにそれらを利用しようとしている。 

核融合は軽い元素をプラズマの形で組み合わせたもので、星や太陽の背後にある力です。 プラズマは目に見える宇宙の 99% を占めており、大量のエネルギーを生成する可能性を秘めています。 科学者が地球上で核融合を再現できれば、私たちに無限の電力を供給できるようになるでしょう。 

「磁気核融合装置では、プラズマのダイナミクスは複雑でマルチスケールであり、私たちが関心を持っている特定の物理プロセスの効果的な支配法則や計算モデルは必ずしも明確ではありません」とQin氏は述べています。 「これらのシナリオでは、私が開発した機械学習手法を適用して離散場の理論を作成し、この離散場の理論を適用して新しい実験的観測を理解および予測できます。」

科学者たちはまた、この新しい技術が伝統的な物理理論を発展させる可能性があると信じています。 

ある意味、この方法はそのような理論の必要性を排除しますが、理論への道とみなすこともできます」とパルメルドゥカ氏は語った。 「理論を演繹しようとしているとき、できるだけ多くのデータを自由に使えるようにしたいと思います。 データが与えられれば、機械学習を使用してそのデータのギャップを埋めたり、データセットを拡張したりできます。」