- DeepMind a folosit rețele neuronale bazate pe fizică pentru a găsi noi soluții la ecuațiile Navier-Stokes.
- Inteligența Artificială a descoperit o nouă familie de singularități, dovedită ulterior corectă din punct de vedere matematic.
- Descoperirea ar putea îmbunătăți modelele meteorologice, aerodinamica și precizia predicțiilor climatice.
Timp de secole, matematica complexă care descrie mișcarea lichidelor și gazelor – de la aerul care se năpustește peste aripa unui avion până la curenții turbulenți ai oceanului – a pus în dificultate cele mai strălucite minți ale lumii, scrie Decrypt.
Advertisment
Aceste principii sunt guvernate de un set notoriu de dificil de ecuații diferențiale parțiale (sau EDP), cunoscute sub numele de ecuațiile Navier-Stokes, care rămân una dintre cele șapte „Probleme ale Premiului Mileniului” nerezolvate în matematică. Acum, cercetătorii de la laboratorul de Inteligență Artificială al Google, DeepMind, au demonstrat o abordare inovatoare care oferă perspective noi.
Prin antrenarea unui tip de A.I. cunoscut sub numele de Rețea Neuronală Grafică pe simulări complexe ale fluxului de fluide, sistemul a reușit să descopere „noi soluții surprinzătoare” la aceste probleme vechi de un secol. Realizarea „marchează prima dată când un model de învățare automată a fost utilizat pentru a descoperi soluții noi și verificabile la o EDP celebră”, potrivit echipei DeepMind.
Aceasta nu este doar o chestiune de curiozitate academică. O înțelegere mai profundă a dinamicii fluidelor are implicații profunde în lumea reală, influențând totul, de la aerodinamică și predicții meteorologice până la inginerie navală și astrofizică, spun experții.
Capacitatea de a modela și prezice mai precis comportamentul fluidelor ar putea duce la proiectarea unor aeronave și mașini mai eficiente din punct de vedere al consumului de combustibil, la dezvoltarea unor modele climatice și meteorologice precise și la noi inovații în numeroase domenii științifice și industriale.
În centrul provocării se află fenomenele cunoscute sub numele de „singularități” sau „explozii”, situații teoretice în care cantități precum viteza sau presiunea ar putea deveni infinite. Deși aparent abstracte, aceste scenarii îi ajută pe oamenii de știință să înțeleagă limitele fundamentale ale ecuațiilor. Inteligența Artificială DeepMind s-a dovedit a fi expertă în identificarea tiparelor din date care au dus la descoperirea unei noi familii a acestor expansiuni matematice, a declarat Google.
Descoperirile Inteligenței Artificiale au fost descrise ca fiind „mai mult decât o simplă curiozitate științifică” și de atunci „au fost dovedite matematic a fi corecte”. Dacă sunt adevărate, acestea marchează un pas semnificativ înainte în modul în care inteligența artificială poate fi aplicată științei fundamentale. În loc să calculeze numere mai repede decât un supercomputer, A.I. a acționat ca un partener creativ, identificând tipare subtile care i-au ghidat pe matematicienii umani către o descoperire verificabilă.
Procesul a implicat antrenarea Inteligenței Artificiale pentru a identifica conexiuni și comportamente în simulările fluidelor, conexiuni care ar putea fi omise de observatorii umani. Potrivit lui Yongji Wang, primul autor al studiului și cercetător postdoctoral la NYU, „Prin integrarea perspectivelor matematice și obținerea unei precizii extreme, am transformat PINN-urile [Rețele Neuronale Informate de Fizică] într-un instrument de descoperire care găsește singularități evazive”.
Această abordare colaborativă – în care A.I. oferă perspective și direcții care sunt apoi riguros dovedite de experți umani – este salutată ca o nouă paradigmă potențială pentru cercetarea științifică. Aceasta sugerează un viitor în care sistemele de A.I. lucrează alături de oamenii de știință pentru a aborda provocările de lungă durată din matematică, fizică și inginerie, care până acum au fost inaccesibile.
Deși soluția completă la ecuațiile Navier-Stokes rămâne o provocare monumentală, această descoperire demonstrează că inteligența artificială ar putea fi un instrument cheie pentru a o descifra în sfârșit.
Partenerii noștri