Алгоритм для предсказания орбит планет может стать ключом к бесконечному энергоснабжению

Компьютерный алгоритм, разработанный ученым в Принстонской лаборатории физики плазмы Министерства энергетики США (DOE), может точно предсказать орбиты планет в солнечной системе. Он использует искусственный интеллект (ИИ) для разработки предсказаний на основе предыдущего опыта.

Теперь основы этого алгоритма адаптируются в других областях, в частности, в отношении предсказания и контроля плазмы в установках для термоядерного синтеза. Эти установки могут извлекать энергию термоядерного синтеза, которая питает солнце и звезды, на Земле.

Хонг Цин – физик в PPPL и автор статьи, опубликованной в Scientific Reports.

“Обычно в физике вы делаете наблюдения, создаете теорию на основе этих наблюдений, а затем используете эту теорию для предсказания новых наблюдений”, – сказал Цин. “Что я делаю, так это заменяю этот процесс на某кого рода черный ящик, который может производить точные предсказания без использования традиционной теории или закона.”

Компьютерная программа

Компьютерная программа, разработанная Цином, использует данные из прошлых наблюдений относительно орбит Земли, Марса, Меркурия, Венеры, Юпитера и карликовой планеты Цереры. Вместе с “алгоритмом обслуживания” точные предсказания орбит других планет могут быть сделаны, все без использования законов Ньютона о движении и гравитации.

“По сути, я обошел все основные ингредиенты физики. Я иду直接 от данных к данным”, – сказал Цин. “Здесь нет закона физики посередине.”

Джошуа Бёрби – физик в лос-аламосской национальной лаборатории DOE. Он получил степень доктора философии под руководством Цина.

“Хонг научил программу основополагающему принципу, используемому природой для определения динамики любой физической системы”, – сказал Бёрби. “Выплата заключается в том, что сеть учится законам движения планет после наблюдения очень немногих примеров обучения. Другими словами, его код действительно ‘учится’ законам физики.”

Эксперименты по термоядерному синтезу

Эти принципы и теории теперь адаптируются Цином и Эриком Палмердукой, который является аспирантом Принстонского университета по физике плазмы. Дуэт пытается использовать их для предсказания поведения частиц плазмы в экспериментах по термоядерному синтезу, которые проводятся по всему миру.

Термоядерный синтез – это объединение легких элементов в виде плазмы, и это сила, стоящая за звездами и солнцем. Плазма представляет 99% видимой Вселенной и несет потенциал для производства огромных количеств энергии. Если ученые смогут воспроизвести термоядерный синтез на Земле, это обеспечит нас бесконечным энергоснабжением для электричества.

“В магнитном устройстве для термоядерного синтеза динамика плазмы сложна и многоуровнева, и эффективные управляющие законы или вычислительные модели для конкретного физического процесса, который нас интересует, не всегда ясны”, – сказал Цин. “В этих сценариях мы можем применить метод машинного обучения, который я разработал, для создания дискретной теории поля, а затем применить эту дискретную теорию поля для понимания и предсказания новых экспериментальных наблюдений.”

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

Хотя в некотором смысле этот метод исключает необходимость такой теории, его также можно рассматривать как путь к ней”, – сказал Палмердука. “Когда вы пытаетесь вывести теорию, вам хотелось бы иметь как можно больше данных в вашем распоряжении. Если вам даны некоторые данные, вы можете использовать машинное обучение для заполнения пробелов в этих данных или иным образом расширить набор данных.”