惑星の軌道を予測するアルゴリズムは、無尽のエネルギー供給の鍵になるかもしれない

アメリカ合衆国エネルギー省（DOE）のプリンストン・プラズマ物理研究所（PPPL）所属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することができる。このアルゴリズムは、過去の経験に基づいて予測を行うために、人工知能（AI）を利用している。

現在、このアルゴリズムの基礎は、特にプラズマの予測と制御に関して、他の分野で適用されている。プラズマは、太陽や星を動かすエネルギーを地球上で生み出すことができる。

Hong Qinは、PPPLの物理学者であり、Scientific Reportsに掲載された論文の著者である。

「通常、物理学では、観測を行い、観測に基づいて理論を立ててから、新しい観測を予測します」とQinは述べた。「私が行っているのは、このプロセスを、従来の理論や法則を使用せずに、正確な予測を行うことができるブラックボックスに置き換えることです。」

コンピュータープログラム

Qinによって開発されたコンピュータープログラムは、地球、火星、水星、金星、木星、そして準惑星ケレスの軌道に関する過去の観測データを使用している。また、「サービングアルゴリズム」と呼ばれる手法を使用して、他の惑星の軌道を正確に予測することができる。このプロセスでは、ニュートンの運動法則や重力の法則を使用していない。

「基本的に、私は物理学の基本的な要素をすべて回避しています。データからデータに直接行きます」とQinは述べた。「中間には物理法則がないのです。」

Joshua Burbyは、DOEのロスアラモス国立研究所の物理学者であり、Qinの下で博士号を取得した。

「Hongは、プログラムに、自然が物理システムのダイナミクスを決定するために使用する根本的な原理を教えました」とBurbyは述べた。「報酬は、ネットワークが非常に少ないトレーニング例を見た後に、惑星運動の法則を学習することです。つまり、彼のコードは本当に物理法則を『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とエリック・パーマーデュカによって適用されている。パーマーデュカは、プリンストン大学プラスマ物理学プログラムの大学院生である。彼らは、核融合実験でプラズマ粒子の挙動を予測するために、これらの原理と理論を使用しようとしている。

核融合は、プラズマの形で軽元素を結合するプロセスであり、太陽や星を動かす力の源である。プラズマは、可視宇宙の99%を占め、巨大なエネルギーを生み出す可能性を持っている。科学者が地球上で核融合を再現することができれば、電気のための無尽のエネルギー供給源を得ることができる。

「磁気核融合装置では、プラズマのダイナミクスは複雑で多スケールであり、特定の物理プロセスに対する有効な法則や計算モデルは常に明らかではない」とQinは述べた。「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、離散場理論を作成し、その理論を使用して新しい実験観測を理解し、予測することができる。」

科学者たちは、この新しい手法が従来の物理理論の開発にも役立つ可能性があると考えている。

「ある意味で、この方法は、従来の理論の必要性を排除するものですが、同時に、理論への道を開くものとも見ることができる」とパーマーデュカは述べた。「理論を導き出す際には、可能な限り多くのデータを利用したい。データが与えられれば、機械学習を使用して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することができる。」