ИИ помог Паризи доказать закономерность в физике плотных частиц
Нейросеть не заменила физиков, но помогла им увидеть простое доказательство закономерности, которую не удавалось строго объяснить около десяти лет.
Источник: Новости науки.
МОСКВА, 2 июля /Новости науки/. Нобелевский лауреат Джорджо Паризи и его коллеги применили большую языковую модель для решения давней задачи о поведении плотно упакованных частиц. Об этом сообщила пресс-служба Международной школы передовых исследований Италии.
Речь идет о физике «заторов» в материалах, где множество частиц оказывается заперто в ограниченном пространстве. Такие модели помогают описывать не только песок, пасты и полужидкие вещества, но и более сложные системы — от нейронных сетей до климатических процессов.
«Изначально мы не пытались найти решение, а просто попросили ИИ проверить корректность наших вычислений, которые мы провели больше десяти лет назад. Нейросеть смогла повторить эти расчеты, что побудило нас запросить у ИИ доказательство для выявленной в прошлом закономерности», — пояснил доцент Римского университета «Сапиенца» Франческо Зампони.
Ученые изучали ситуацию, при которой частицы перестают свободно двигаться и материал резко меняет свойства: вместо поведения жидкости он начинает вести себя как твердое тело. Для описания этого перехода Паризи, Зампони и их коллеги еще в 2014 году вывели набор формул, но одна простая связь между двумя параметрами — a+b=1 — оставалась без строгого объяснения.
Большая языковая модель почти сразу предложила решение. При этом, как отмечают физики, ответ ИИ не был полностью безошибочным: в нем были неточности, которые исследователи исправили сами. После проверки ученые пришли к выводу, что доказательство работает и позволяет связать их подход с альтернативной теорией, предложенной французскими специалистами в 2012 году.
Паризи получил Нобелевскую премию по физике за вклад в понимание сложных систем. Новая работа показывает, что ИИ может быть полезен не только для обработки данных, но и как инструмент для поиска математических ходов в теоретической физике, если его выводы внимательно проверяют специалисты.
Речь идет о физике «заторов» в материалах, где множество частиц оказывается заперто в ограниченном пространстве. Такие модели помогают описывать не только песок, пасты и полужидкие вещества, но и более сложные системы — от нейронных сетей до климатических процессов.
«Изначально мы не пытались найти решение, а просто попросили ИИ проверить корректность наших вычислений, которые мы провели больше десяти лет назад. Нейросеть смогла повторить эти расчеты, что побудило нас запросить у ИИ доказательство для выявленной в прошлом закономерности», — пояснил доцент Римского университета «Сапиенца» Франческо Зампони.
Ученые изучали ситуацию, при которой частицы перестают свободно двигаться и материал резко меняет свойства: вместо поведения жидкости он начинает вести себя как твердое тело. Для описания этого перехода Паризи, Зампони и их коллеги еще в 2014 году вывели набор формул, но одна простая связь между двумя параметрами — a+b=1 — оставалась без строгого объяснения.
Большая языковая модель почти сразу предложила решение. При этом, как отмечают физики, ответ ИИ не был полностью безошибочным: в нем были неточности, которые исследователи исправили сами. После проверки ученые пришли к выводу, что доказательство работает и позволяет связать их подход с альтернативной теорией, предложенной французскими специалистами в 2012 году.
Паризи получил Нобелевскую премию по физике за вклад в понимание сложных систем. Новая работа показывает, что ИИ может быть полезен не только для обработки данных, но и как инструмент для поиска математических ходов в теоретической физике, если его выводы внимательно проверяют специалисты.
