Искусственный интеллект научился создавать физические эксперименты лучше человека
Учёные показали, что искусственный интеллект способен самостоятельно разрабатывать новые экспериментальные схемы в физике и предлагать решения, которые могут превосходить созданные человеком установки. Международная исследовательская группа представила новый подход, при котором ИИ ищет оптимальные конструкции экспериментов среди огромного количества возможных вариантов.
Учёные проверили метод в нескольких областях физики и показали, что алгоритмы могут находить экспериментальные конфигурации, позволяющие получать более точные результаты, чем традиционные подходы, основанные только на человеческом опыте и интуиции.
В экспериментальной физике исследователи часто работают с большим набором оборудования — лазерами, зеркалами, линзами, детекторами и электронными компонентами. Из этих элементов можно собрать огромное количество различных установок, однако найти среди них наиболее эффективную обычно удаётся только благодаря многолетнему опыту.
Идея автоматизации такого поиска появилась после работы физика Марио Крена. Во время его исследований в Венском техническом университете команда пыталась создать установку для демонстрации определённых квантовых эффектов, но не могла найти подходящую конфигурацию.
Тогда учёный описал доступные компоненты математически и поручил алгоритму искать комбинации, которые могли бы создать работающий эксперимент. Программа несколько часов анализировала возможные варианты, а на следующий день предложила решение, которое соответствовало необходимым физическим условиям и оказалось эффективнее идей исследователей.
Создание таких экспериментальных схем отличается от работы обычных чат-ботов. Искусственный интеллект не ищет наиболее вероятный ответ на основе огромного массива текстов, а решает сложную задачу оптимизации. Ему необходимо исследовать огромное пространство возможных конструкций и найти наиболее подходящий вариант с учётом заданных ограничений.
Учёные уже применяли этот подход для улучшения конструкций термоядерных реакторов, разработки новых идей для детекторов элементарных частиц и повышения чувствительности систем обнаружения гравитационных волн.
Особенно перспективным направление оказалось для квантовой и электронной микроскопии. По словам исследователей, в этих областях человеческая интуиция пока ограничена, а искусственный интеллект способен находить конструкции микроскопов, которые специалисты могли бы никогда не предложить самостоятельно. Такие системы могут создавать более качественные изображения или открывать новые возможности измерений.
Главная особенность метода заключается в способности компьютеров моделировать большое количество физических сценариев и оценивать результат ещё до создания реального устройства. В будущем исследователи надеются создать универсальный физический симулятор, который сможет использовать фундаментальные законы природы для автоматического проектирования новых экспериментов.
Однако постановка задачи всё ещё остаётся за человеком. Учёные должны определить, какую цель необходимо достичь, какие параметры оптимизировать и какие ограничения учитывать — например, стоимость оборудования или максимальную энергию, которую может выдержать система.
Исследователи считают, что ИИ не заменит учёных, а изменит характер их работы. Как когда-то компьютеры избавили физиков от необходимости выполнять сложные расчёты вручную, новые системы помогут находить экспериментальные идеи, но для их оценки и понимания по-прежнему потребуются научные знания, творческий подход и физическая интуиция.
Исследование в журнале Nature.