cung Algoritmi për parashikimin e orbitave të planetëve mund të jetë kyç për furnizimin e pafund me energji - Unite.AI
Lidhu me ne

Inteligjenca artificiale

Algoritmi për parashikimin e orbitave të planetëve mund të jetë çelësi i furnizimit të pafund me energji 

Përditësuar on

Një algoritëm kompjuterik i zhvilluar nga një shkencëtar në Laboratorin e Fizikës së Plazmës (PPPL) të Departamentit të Energjisë të SHBA-së (DOE) mund të parashikojë me saktësi orbitën e planetëve në sistemin diellor. Ai mbështetet në inteligjencën artificiale (AI) për të zhvilluar parashikime bazuar në përvojën e mëparshme. 

Tani, bazat e atij algoritmi po përshtaten në fusha të tjera, veçanërisht në lidhje me parashikimin dhe kontrollin e plazmës në pajisjet e shkrirjes. Këto objekte mund të mbledhin energji të shkrirjes, e cila fuqizon diellin dhe yjet, në Tokë.

Hong Qin është një fizikant PPPL dhe autor i punimit të botuar në Raportet shkencore

"Zakonisht në fizikë, ju bëni vëzhgime, krijoni një teori bazuar në ato vëzhgime dhe më pas përdorni atë teori për të parashikuar vëzhgime të reja," tha Qin. "Ajo që po bëj është ta zëvendësoj këtë proces me një lloj kutie të zezë që mund të prodhojë parashikime të sakta pa përdorur një teori apo ligj tradicional."

Programi Kompjuterik

Programi kompjuterik i zhvilluar nga Qin mbështetet në të dhënat e ushqyera nga vëzhgimet e kaluara në lidhje me orbitat e Tokës, Marsit, Mërkurit, Venusit, Jupterit dhe planetit xhuxh Ceres. Së bashku me një "algoritëm shërbimi", mund të bëhen parashikime të sakta të orbitave të planetëve të tjerë, të gjitha pa përdorimin e ligjeve të Njutonit të lëvizjes dhe gravitacionit.

“Në thelb, unë anashkalova të gjithë përbërësit themelorë të fizikës. Unë kaloj drejtpërdrejt nga të dhënat në të dhëna, "tha Qin. "Nuk ka asnjë ligj të fizikës në këtë mes."

Joshua Burby është një fizikant në Laboratorin Kombëtar të DOE në Los Alamos. Ai mori një doktoraturë nën Qin.

"Hong i mësoi programit parimin themelor të përdorur nga natyra për të përcaktuar dinamikën e çdo sistemi fizik," tha Burby. “Falimi është se rrjeti mëson ligjet e lëvizjes planetare pasi ka parë shumë pak shembuj trajnimi. Me fjalë të tjera, kodi i tij me të vërtetë 'mëson' ligjet e fizikës."

Eksperimentet e shkrirjes

Këto parime dhe teori janë duke u përshtatur tani nga Qi dhe Eric Palmerduca, i cili është një student i diplomuar në Programin e Universitetit Princeton në Fizikën e Plazmës. Dyshja po përpiqen t'i përdorin ato për të parashikuar sjelljen e grimcave të plazmës në eksperimentet e shkrirjes, të cilat zhvillohen në të gjithë botën. 

Fusioni është i kombinuar elemente të lehta në formën e plazmës, dhe është fuqia pas yjeve dhe diellit. Plazma përfaqëson 99% të universit të dukshëm dhe mbart potencialin për të prodhuar sasi masive të energjisë. Nëse shkencëtarët mund të përsërisin shkrirjen në Tokë, kjo do të na siguronte një furnizim të pafund energjie për energji elektrike. 

"Në një pajisje të shkrirjes magnetike, dinamika e plazmës është komplekse dhe në shumë shkallë, dhe ligjet efektive qeverisëse ose modelet llogaritëse për një proces të veçantë fizik për të cilin ne jemi të interesuar nuk janë gjithmonë të qarta," tha Qin. "Në këta skenarë, ne mund të aplikojmë teknikën e mësimit të makinerisë që kam zhvilluar për të krijuar një teori diskrete të fushës dhe më pas të zbatojmë këtë teori diskrete të fushës për të kuptuar dhe parashikuar vëzhgime të reja eksperimentale."

Shkencëtarët gjithashtu besojnë se kjo teknikë e re mund të zhvillojë një teori fizike tradicionale. 

Ndërsa në njëfarë kuptimi kjo metodë përjashton nevojën e një teorie të tillë, ajo gjithashtu mund të shihet si një rrugë drejt një të tillë, "tha Palmerduca. “Kur jeni duke u përpjekur të nxirrni një teori, do të dëshironit të keni sa më shumë të dhëna në dispozicionin tuaj. Nëse ju jepen disa të dhëna, mund të përdorni mësimin e makinës për të plotësuar boshllëqet në ato të dhëna ose për të zgjeruar grupin e të dhënave.

 

Alex McFarland është një gazetar dhe shkrimtar i AI që eksploron zhvillimet më të fundit në inteligjencën artificiale. Ai ka bashkëpunuar me startupe dhe publikime të shumta të AI në mbarë botën.