Алгоритм для предсказания орбит планет может стать ключом к бесконечному источнику энергии

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

Теперь основы этого алгоритма применяются в других областях, в частности, в предсказании и контроле плазмы в установках термоядерного синтеза. Эти установки могут использовать энергию 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 замена этого процесса на某кого рода черный ящик, который может производить точные прогнозы без использования традиционной теории или закона.”

Компьютерная программа

Компьютерная программа, разработанная Цином, использует данные из прошлых наблюдений за орбитами Земли, Марса, Меркурия, Венеры, Юпитера и карликовой планеты Цереры. Вместе с “алгоритмом обслуживания” можно сделать точные прогнозы орбит других планет, все без использования законов Ньютона о движении и гравитации.

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

Джошуа Бурби – физик в лаборатории Лос-Аламоса Министерства энергетики США. Он получил степень доктора философии под руководством Цина.

“Хонг научил программу основному принципу, используемому природой для определения динамики любой физической системы”, – сказал Бурби. “Выгода 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 сейчас применяются Цином и Эриком Палмердукой, который является аспирантом программы плазменной физики Принстонского университета. 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 форме 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 даст нам бесконечный источник энергии для электричества.

“В магнитном устройстве 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 этот новый метод может привести к разработке традиционной физической теории.

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, вы хотите иметь как можно больше данных в своем распоряжении. Если у вас есть какие-то данные, вы можете использовать машинное обучение для заполнения пробелов в этих данных или расширения набора данных.”