Физики и data-science специалисты из Эморийского университета создали ИИ MO.
Но он не просто обрабатывает данные, как другие научные ИИ а сделал маленький шаг в техносингулярность — он способен(пока под мониторингом специалистов) открывать новые законы, управляющие движением частиц в сложной системе. На сайте Proceedings of the National Academy of Sciences была опубликована работа, где новая нейросеть по траекториям частиц в так называемой «пыльной» плазме выявила неожиданные особенности неравноправных взаимодействий — сил, действующих между объектами не зеркально.
Как им такое удалось?
Ученые вместе с программистами создали «прозрачный» ИИ, который не является "чёрным ящиком" и в нем можно чётко понимать логику работы нового ИИ. Профессор Джастин Бёртон, руководитель экспериментов, утверждает, что БЯМ MO способен выявлять новую физику, а их подход универсален и может быть применён к другим многочастичным системам. Теоретик Илья Неменман подчёркивает высокую точность модели — 99,4%, которая также позволяет пересмотреть устоявшиеся допущения!
«Пыльная» плазма — это ионизированный газ с заряженными пылинками, встречающийся как в космосе, так и на Земле. В лаборатории команда Бёртона создала условия для изучения движения микрочастиц пластика в вакуумной камере с плазмой. Лазерный «лист» и высокоскоростная камера позволили отслеживать трёхмерные траектории частиц с сантиметровой точностью.
Нейросеть MO обучали на этих траекториях с учётом физических ограничений, таких как вязкое торможение и внешние силы. Это позволило выделить и измерить неравноправные силы между частицами. Эффект можно сравнить с движением катеров по озеру: ведущая частица притягивает ведомую, а ведомая отталкивает ведущую, что ранее было лишь предположением, а теперь получило количественное подтверждение.
Работа также скорректировала две распространённые теоретические модели. Заряд пылинки растёт с её размером, но не пропорционально радиусу — на это влияют плотность и температура плазмы. Сила взаимодействия между частицами также зависит от их размера и не подчиняется универсальному закону. Эти выводы были проверены экспериментально.
Кураторы проекта считают, что этот подход станет основой для изучения динамики различных многочастичных систем, от коллоидов до живых тканей. Вячеслав Лукин из программы плазменной физики NSF отмечает, что коллективные взаимодействия играют ключевую роль в поведении сложных систем, а новые методы ИИ помогают описывать и контролировать их.
Новый ИИ работает на обычном компьютере, но её успех заключается в правильной постановке задачи и критическом мышлении учёных. Бёртон резюмирует:
«Если взаимодействовать с ИИ с умом, он открывает двери в неизведанные области».