Дослідники створили ШІ-модель, що самостійно виводить закони фізики
Команда дослідників із Китаю розробила ШІ-систему AI-Newton, яка після отримання експериментальних даних здатна самостійно «відкривати» ключові принципи фізики на кшталт другого закону Ньютона. Про це пише Nature.
Модель імітує людський науковий процес — поступово створює базу знань про концепції та закони. Ця здатність потенційно може призвести до наукових відкриттів без попереднього програмування людиною, зазначив фізик із Пекінського університету Ян-Цін Ма.
Науковець із Гарвардського університету в Кембриджі Кейон Вафа пояснив, що AI-Newton використовує підхід під назвою «символічна регресія». Модель шукає найкраще математичне рівняння для представлення фізичних явищ.
Ця техніка вважається перспективним методом для наукових відкриттів, оскільки систему запрограмовано заохочувати виведення концепцій.
Команда з Пекінського університету використала симулятор для генерації даних із 46 фізичних експериментів, пов’язаних із вільним рухом куль і пружин, зіткненнями між об’єктами та поведінкою систем, що демонструють вібрації, коливання і рух маятника.
Симулятор навмисно додавав статистичні похибки, щоб імітувати реальні дані.
AI-Newton отримала інформацію про положення кулі в певний момент часу та завдання скласти математичне рівняння, яке пояснить зв’язок між часом і положенням.
Нейромережа змогла сформувати рівняння для швидкості й зберегла знання для наступного набору задач, у яких потрібно було розрахувати масу кулі за допомогою другого закону Ньютона.
Результати поки що не пройшли експертну оцінку.
Траєкторії планет
Раніше вчені використовували моделі ШІ для прогнозування орбіт планет.
У 2019 році дослідники зі Швейцарського федерального технологічного інституту в Цюриху розробили AI Copernicus — нейронну мережу для виведення формул траєкторій планет на основі наземних спостережень.
Вафа та його колеги з Массачусетського технологічного інституту в Кембриджі провели аналогічний експеримент із кількома базовими моделями на кшталт GPT, Claude і Llama.
Їх навчили передбачати положення планет у сонячних системах, а потім попросили спрогнозувати їхній шлях руху.
Нейромережі навчали на даних орбітальних рухів. Вони не змогли застосувати знання для виконання будь-яких інших задач, окрім розрахунку курсу планет. Під час спроби перетворити інформацію на закон про поведінку сил моделі вивели не потрібний для завдання закон гравітації.
«Мовна модель, навчена передбачати результати фізичних експериментів, не програмуватиме концепції простим і лаконічним способом. Вона знайде якийсь абсолютно нелюдський підхід наблизитися до фізичних рішень», — сказав Вафа.
Фахівець із комп’ютерних і когнітивних наук з Університету Фліндерса в Аделаїді, Австралія, Девід Пауерс зазначив, що моделі, здатні виводити наукові закони, є корисними. Втім для автономних відкриттів ШІ має брати участь і в інших етапах проєкту: виявленні проблем, визначенні необхідних експериментів, аналізі отриманих даних і формуванні гіпотез.
«Експериментальна наука полягає у виявленні цікавих змінних і проведенні систематичних експериментів для отримання даних і перевірки передбачень», — сказав експерт.
Нагадаємо, у серпні науковці Вашингтонського університету (UW) використали ШІ для симуляції сучасного клімату та міжрічної варіативності на період до 1000 років.