Mô hình và nền tảng AI

Thuật toán dự đoán quỹ đạo hành tinh có thể là chìa khóa để có nguồn năng lượng vô tận

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một thuật toán máy tính được phát triển bởi một nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm Vật lý Plasma Princeton của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) có thể dự đoán chính xác quỹ đạo của các hành tinh trong hệ mặt trời. Nó dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để phát triển dự đoán dựa trên kinh nghiệm trước đó.

Giờ đây, các nguyên tắc cơ bản của thuật toán đó đang được áp dụng trong các lĩnh vực khác, đặc biệt là trong việc dự đoán và kiểm soát plasma trong các cơ sở hợp hạch. Các cơ sở này có thể khai thác năng lượng hợp hạch, nguồn năng lượng powers mặt trời và các ngôi sao, trên Trái đất.

Hong Qin là một nhà vật lý tại PPPL và là tác giả của bài báo được công bố trên Scientific Reports.

“Thông thường trong vật lý, bạn thực hiện quan sát, tạo ra một lý thuyết dựa trên những quan sát đó, và sau đó sử dụng lý thuyết đó để dự đoán các quan sát mới,” Qin nói. “Cái tôi đang làm là thay thế quá trình này bằng một loại hộp đen có thể tạo ra dự đoán chính xác mà không cần sử dụng một lý thuyết hoặc luật truyền thống.”

Chương trình Máy tính

Chương trình máy tính được phát triển bởi Qin dựa trên dữ liệu từ các quan sát trước đây về quỹ đạo của Trái đất, Sao Hỏa, Sao Thủy, Sao Kim, Sao Mộc và hành tinh lùn Ceres. Cùng với một “thuật toán phục vụ”, dự đoán chính xác về quỹ đạo của các hành tinh khác có thể được thực hiện, tất cả đều không cần sử dụng các định luật chuyển động và hấp dẫn của Newton.

“Về cơ bản, tôi đã bỏ qua tất cả các thành phần cơ bản của vật lý. Tôi đi trực tiếp từ dữ liệu đến dữ liệu,” Qin nói. “Không có luật vật lý ở giữa.”

Joshua Burby là một nhà vật lý tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos của DOE. Ông đã nhận được bằng tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của Qin.

“Hong đã dạy cho chương trình nguyên tắc cơ bản được sử dụng bởi tự nhiên để xác định động lực học của bất kỳ hệ thống vật lý nào,” Burby nói. “Kết quả là mạng lưới học được các định luật chuyển động hành tinh sau khi chứng kiến rất ít ví dụ đào tạo. Nói cách khác, mã của anh ấy thực sự ‘học’ các định luật vật lý.”

Thử nghiệm Hợp hạch

Những nguyên tắc và lý thuyết này hiện đang được áp dụng bởi Qi và Eric Palmerduca, người là một sinh viên sau đại học trong Chương trình Vật lý Plasma của Đại học Princeton. Cả hai đang cố gắng sử dụng chúng để dự đoán hành vi của các hạt plasma trong các thí nghiệm hợp hạch, diễn ra trên toàn thế giới.

Hợp hạch là sự kết hợp của các nguyên tố nhẹ dưới dạng plasma, và nó là nguồn năng lượng powers các ngôi sao và mặt trời. Plasma đại diện cho 99% vũ trụ nhìn thấy được, và nó có tiềm năng sản xuất lượng năng lượng khổng lồ. Nếu các nhà khoa học có thể tái tạo hợp hạch trên Trái đất, nó sẽ cung cấp cho chúng ta một nguồn năng lượng vô tận để sản xuất điện.

“Trong một thiết bị hợp hạch từ tính, động lực học của plasma là phức tạp và đa quy mô, và các luật hoặc mô hình tính toán hiệu quả cho một quá trình vật lý cụ thể mà chúng tôi quan tâm không phải lúc nào cũng rõ ràng,” Qin nói. “Trong những tình huống này, chúng tôi có thể áp dụng kỹ thuật học máy mà tôi đã phát triển để tạo ra một lý thuyết trường rời rạc và sau đó áp dụng lý thuyết trường rời rạc này để hiểu và dự đoán các quan sát thực nghiệm mới.”

Các nhà khoa học cũng tin rằng kỹ thuật mới này có thể phát triển một lý thuyết vật lý truyền thống.

Mặc dù ở một số sentido phương pháp này loại bỏ nhu cầu của một lý thuyết như vậy, nhưng nó cũng có thể được xem như một con đường dẫn đến một lý thuyết,” Palmerduca nói. “Khi bạn cố gắng suy luận một lý thuyết, bạn muốn có càng nhiều dữ liệu có thể tại disposal càng tốt. Nếu bạn được đưa một số dữ liệu, bạn có thể sử dụng học máy để lấp đầy các khoảng trống trong dữ liệu đó hoặc mở rộng tập dữ liệu.”

Alex McFarland là một nhà báo và nhà văn về trí tuệ nhân tạo, khám phá những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông đã hợp tác với nhiều công ty khởi nghiệp và xuất bản về trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.