Исследователи из Университета Эмори (США) применили машинное обучение, чтобы раскрыть неизвестные ранее детали того, как частицы взаимодействуют в сложных системах. Работа сосредоточена на несимметричных силах — ситуациях, где одна частица влияет на другую иначе, чем та в ответ. Результаты, опубликованные в престижном журнале PNAS, показали, что нейросеть не просто анализирует данные, а может напрямую выводить новые физические законы с точностью более 99%.
В центре исследования — так называемая пылевая плазма, четвертое состояние вещества, где ионизированный газ наполнен заряженными частицами и микроскопическими пылинками. Такая плазма встречается повсюду: от колец Сатурна до земной ионосферы, и составляет около 99,9% видимой Вселенной. Ученые сумели смоделировать её в лаборатории, а затем обучить нейронную сеть распознавать закономерности во взаимодействиях частиц.
Для сбора данных физики использовали томографическую съемку: лазерный луч сканировал вакуумную камеру с плазмой, а высокоскоростная камера фиксировала 3D-положение каждой пылинки во времени. Созданная на этой основе нейросеть не просто повторила известные модели — она показала, что некоторые общепринятые теоретические предположения о несимметричных силах неточны. «ИИ — не черный ящик, мы понимаем, как и почему он работает», — подчеркивают авторы.
Открытие имеет масштабное значение: предложенный ИИ-подход универсален и может применяться в любых системах из множества взаимодействующих компонентов — от физики плазмы до биологии. «Правильно используемый ИИ способен открыть двери в совершенно новые области для исследования», — заключают ученые. Работа демонстрирует редкий пример, когда искусственный интеллект не просто обрабатывает данные, а самостоятельно помогает формулировать фундаментальные законы природы.
Источник: AI just discovered new physics in the fourth state of matter