Алгоритм предсказания орбит планет может быть ключом к бесконечному энергоснабжению 

Компьютерный алгоритм, разработанный ученым из Принстонской лаборатории физики плазмы (PPPL) Министерства энергетики США, может точно предсказывать орбиты планет в Солнечной системе. Он полагается на искусственный интеллект (ИИ) для разработки прогнозов на основе предыдущего опыта. 

Теперь основы этого алгоритма адаптируются в других областях, особенно в отношении прогнозирования и контроля плазмы в термоядерных установках. Эти объекты могут собирать энергию синтеза, которая питает солнце и звезды на Земле.

Хун Цинь — физик PPPL и автор статьи, опубликованной в Научные доклады. 

«Обычно в физике вы проводите наблюдения, создаёте на их основе теорию, а затем используете её для предсказания новых наблюдений», — сказал Цинь. «Я заменяю этот процесс своего рода чёрным ящиком, который может делать точные прогнозы без использования традиционной теории или закона».

Компьютерная программа

Компьютерная программа, разработанная Цинь, опирается на данные прошлых наблюдений за орбитами Земли, Марса, Меркурия, Венеры, Юптера и карликовой планеты Цереры. Наряду с «алгоритмом обслуживания» можно делать точные предсказания орбит других планет, и все это без использования ньютоновских законов движения и гравитации.

«По сути, я обошел все фундаментальные составляющие физики. Я перехожу напрямую от данных к данным», — сказал Цинь. «Нет закона физики посередине».

Джошуа Берби — физик из Лос-Аламосской национальной лаборатории Министерства энергетики США. Он получил докторскую степень под Цинь.

«Хонг обучил программу основополагающему принципу, используемому природой для определения динамики любой физической системы», — сказал Бёрби. «В результате сеть усваивает законы движения планет, наблюдая лишь небольшое количество обучающих примеров. Другими словами, его код действительно „обучается“ законам физики».

Эксперименты по слиянию

Эти принципы и теории в настоящее время адаптируются Ци и Эриком Палмердука, аспирантом программы Принстонского университета по физике плазмы. Пара пытается использовать их для предсказания поведения частиц плазмы в термоядерных экспериментах, которые проводятся по всему миру. 

Слияние — это объединение легких элементов в виде плазмы, и это сила, стоящая за звездами и солнцем. Плазма представляет собой 99% видимой части Вселенной, и она может производить огромное количество энергии. Если ученые смогут воспроизвести термоядерный синтез на Земле, это обеспечит нас бесконечным запасом энергии для электричества. 

«В устройстве магнитного синтеза динамика плазмы сложна и многомасштабна, а эффективные управляющие законы или вычислительные модели для конкретного физического процесса, который нас интересует, не всегда ясны», — сказал Цинь. «В этих сценариях мы можем применить разработанную мною технику машинного обучения для создания дискретной теории поля, а затем применить эту теорию дискретного поля для понимания и прогнозирования новых экспериментальных наблюдений».

Ученые также считают, что эта новая техника может развить традиционную физическую теорию. 

«Хотя в каком-то смысле этот метод исключает необходимость в такой теории, его также можно рассматривать как путь к её созданию», — сказал Палмердука. «Когда вы пытаетесь вывести теорию, вам хочется иметь в своём распоряжении как можно больше данных. Если у вас есть какие-то данные, вы можете использовать машинное обучение, чтобы заполнить пробелы в них или иным образом расширить набор данных».