Алгоритм для передбачення орбіт планет може стати ключем до безкінечного джерела енергії

Комп’ютерний алгоритм, розроблений вченим у Міністерстві енергетики США (DOE) в лабораторії фізики плазми Прінстона (PPPL), може точно передбачити орбіту планет в Сонячній системі. Він використовує штучний інтелект (AI), щоб розробити передбачення на основі попереднього досвіду.

Тепер основи цього алгоритму адаптуються в інших галузях, зокрема щодо передбачення та контролю плазми в установках з термоядерного синтезу. Ці установки можуть видобувати енергію синтезу, яка живить Сонце та зірки, на Землі.

Хонг Цин – фізик PPPL і автор статті, опублікованої в Scientific Reports.

“Зазвичай у фізиці ви робите спостереження, створюєте теорію на основі цих спостережень, а потім використовуєте цю теорію для передбачення нових спостережень”, – сказав Цин. “Що я роблю, так це заміняю цей процес певним чорним ящиком, який може давати точні передбачення без використання традиційної теорії або закону.”

Комп’ютерна програма

Комп’ютерна програма, розроблена Цином, використовує дані з попередніх спостережень щодо орбіт Землі, Марса, Меркурія, Венери, Юпітера та карликової планети Церери. Разом з “алгоритмом обслуговування” можна зробити точні передбачення орбіт інших планет, все це без використання законів Ньютона про рух і гравітацію.

“По суті, я обійшов всі основні інгредієнти фізики. Я йду прямо від даних до даних”, – сказав Цин. “Тут немає закону фізики посередині.”

Джошуа Бербі – фізик у лабораторії Лос-Аламоса Міністерства енергетики США. Він отримав ступінь доктора філософії під керівництвом Цина.

“Хонг навчив програму основоположної принципи, яку використовує природа для визначення динаміки будь-якої фізичної системи”, – сказав Бербі. “Платою є те, що мережа вчиться законам руху планет після спостереження за дуже небагатьма навчальними прикладами. Інакше кажучи, його код дійсно “учиться” законам фізики.”

Експерименти з синтезом

Ці принципи та теорії тепер адаптуються Цином і Еріком Палмердюкою, який є аспірантом Прінстонського університету в програмі фізики плазми. Дуо намагається використовувати їх для передбачення поведінки частинок плазми в експериментах з синтезом, які відбуваються по всьому світу.

Синтез – це об’єднання легких елементів у вигляді плазми, і це джерело енергії зірок і Сонця. Плазма становить 99% видимого Всесвіту, і вона має потенціал для виробництва величезної кількості енергії. Якщо вчені зможуть відтворити синтез на Землі, це дасть нам безкінечне джерело енергії для виробництва електричної енергії.

“У магнітному пристрої синтезу динаміка плазми є складною та багатомасштабною, а ефективні керуючі закони або обчислювальні моделі для певного фізичного процесу, який нас цікавить, не завжди зрозумілі”, – сказав Цин. “У цих сценаріях ми можемо застосувати метод машинного навчання, який я розробив, для створення дискретної теорії поля, а потім застосувати цю дискретну теорію поля для розуміння та передбачення нових експериментальних спостережень.”

Вчені також вважають, що цей новий метод може розробити традиційну фізичну теорію.

Хоча в певному сенсі цей метод виключає потребу в такій теорії, його також можна розглядати як шлях до неї”, – сказав Палмердюка. “Коли ви намагаєтеся вивести теорію, вам хочеться мати якомога більше даних у своєму розпорядженні. Якщо вам дані дані, ви можете використовувати машинне навчання для заповнення пробілів у цих даних або інакше розширення набору даних.”