Для опису квантових явищ математики і фізики використовують спрощені моделі. Але навіть у такому разі доводиться мати справу із сотнями, тисячами і навіть мільйонами рівнянь для опису процесів взаємодії обмеженої кількості частинок на рівні квантової механіки.
Не пропустіть Щось могли пропустити: вчені шукають сліди прибульців у старих даних з радіотелескопів
Наприклад, для візуалізації моделі взаємодії двох електронів у вузлі кристалічної решітки потрібно вирішити 100 тисяч рівнянь – по одному на кожен піксель візуалізації. Це вимагає колосальних обчислювальних ресурсів. Але ШІ обіцяє впоратися з таким завданням без зайвих витрат.
Нова модель машинного навчання
Міжнародна група італійських і американських фізиків і математиків змогла створити таку модель машинного навчання, яка звела рішення задачі всього до чотирьох рівнянь на піксель. Причому, без втрати у точності. Щоправда, на навчання ШІ пішло два тижні інтенсивних обчислень, але результат себе виправдав. Ба більше, запропонована модель може використовуватися для розв'язання інших завдань стосовно задіяного математичного апарату – методу ренормалізаційної групи, що розширить сферу застосування запропонованого інструменту фізикою елементарних частинок (космологією) і нейронаукою.
По суті, ця машина, здатна виявити приховані закономірності. Коли ми побачили результат, ми зрозуміли, що це більше, ніж ми очікували. Ми дійсно змогли вловити відповідну фізику,
– сказав провідний автор дослідження Доменіко Ді Санте.
Читайте на сайті Побили власний рекорд: коловертки вижили у вічній мерзлоті протягом 24 000 років
Зазвичай метод ренормалізаційної групи оперує безліччю параметрів і слугує опорою для масштабування процесів. Дослідники створили модель ШІ, яка на першому етапі створює зв'язки в повнорозмірній ренормалізаційній групі без спрощення, а потім таким чином модифікує ці зв'язки, щоб звести всі розрахунки до невеликого набору рівнянь зі збереженням аналогічного результату.
Кінцевий результат зберігається, але шляхи руху до нього відрізняються на безліч порядків необхідної обчислювальної потужності. Цікаво, що вчені поки не розуміють, як ШІ обчислює шляхи оптимізації, але з цим вони мають намір розібратися у майбутніх дослідженнях.