Yeni AI Gizli Fiziksel Yasaları Keşfedebilir

Yeni bir yapay zeka (AI) teknolojisi geliştirilmiştir ve bu teknoloji gizli fiziksel yasaları keşfedebilir. Kobe Üniversitesi ve Osaka Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen AI, düzenli gözlem verilerinden gizli hareket denklemlerini çıkarabilir ve bu denklemler daha sonra fizik yasalarına dayalı bir model oluşturmak için kullanılır.

Yeni gelişme, uzmanların açıklanamayan fenomenlerin arkasındaki gizli hareket denklemlerini keşfetmelerini sağlayabilir.

Araştırma ekibinde Kobe Üniversitesi’nden Associate Professor Yaguchi Takaharu ve Ph.D. öğrencisi Chen Yuhan ile Osaka Üniversitesi’nden Associate Professor Matsubara Takashi yer almıştır.

Araştırma, geçen ay Otuz Beşinci Sinir Bilgi İşleme Sistemleri Konferansı’nda (NeurlPS2021) sunulmuştur.

Fiziksel Fenomenleri Tahmin Etmek

Fiziksel fenomenleri tahmin etmek için uzmanlar genellikle süper bilgisayarlarla simülasyonlara güvenir. Simülasyonlar, fizik yasalarına dayalı matematiksel modelleri kullanır, ancak model şüpheli ise sonuçlar güvensiz olabilir. Bu nedenle, gözlem verilerine dayanarak güvenilir modeller üretme yöntemine sahip olmak çok önemlidir.

Yeni araştırma, gözlem verilerinden yeni hareket denklemlerini keşfetme yöntemi geliştirmiştir. Önceki araştırmalar, veriden hareket denklemlerini keşfetmeye odaklanmıştır, ancak bazıları verilerin uygun formatta olmasını gerektirir. Problemin kaynağı, uzmanların en iyi veri formatını bilmemeleri ve gerçekçi verileri uygulamayı zorlaştırmalarıdır.

Bilinen Geometrik Özellikleri Aydınlatmak

Araştırmacılar, bu zorluğu fenomenlerin arkasındaki bilinmeyen geometrik özellikleri aydınlatarak ele almışlardır. Bu, verilere bu geometrik özellikleri bulabilen bir AI geliştirmelerine olanak sağlamıştır. AI, veriden hareket denklemlerini çıkarabilirse, bu denklemler fizik yasalarına uygun modeller ve simülasyonlar oluşturmak için kullanılabilir.

Fizik simülasyonları, hava tahmini, ilaç keşfi ve araba tasarımı gibi alanlarda gerçekleşir. Ancak genellikle kapsamlı hesaplamalar gerektirir. AI, belirli fenomenlerin verilerini öğrenebilir ve yeni yöntemi kullanarak küçük ölçekli modeller oluşturabilirse, hesaplamalar basitleştirilebilir, hızlandırılabilir ve fizik yasalarına uygun hale getirilebilir.

Yöntem, fizikle ilgili olmayan alanlara da uygulanabilir ve önceden açıklanması imkansız olarak kabul edilen fenomenler için fizik temelli araştırmalar ve simülasyonlar ermögilebilir. Bir örnek, hayvan popülasyon verilerine gizli bir hareket denklemini bulmak olabilir ve bu, ekosistem sürdürülebilirliği hakkında fikir verebilir.