Noua teorie a învățării automate ridică întrebări cu privire la însăși natura științei

Un nou algoritm computerizat, sau un set de reguli, ar putea fi adaptat care prezice cu precizie orbitele planetelor din sistemul solar pentru a prevedea și controla mai bine comportamentul planetei. plasmă care alimentează instalații de fuziune concepute pentru a colecta pe Pământ energia de fuziune care hrănește soarele și stelele.

Algoritmul, conceput de un om de știință de la Laboratorul de fizică plasmatică Princeton al Departamentului de Energie al Statelor Unite (DOE) (PPPL), aplică învățarea automată, forma inteligenței artificiale (AI) care învață din experiență, pentru a dezvolta predicții. „De obicei, în fizică, faceți observații, creați o teorie bazată pe aceste observații și apoi folosiți acea teorie pentru a prezice noi observații”, a spus fizicianul PPPL Hong Qin, autorul unui articol care detaliază conceptul în Rapoarte științifice. „Ceea ce fac este să înlocuiesc acest proces cu un tip de cutie neagră care poate produce predicții precise fără a utiliza o teorie sau o lege tradițională”.

Qin (pronunțat El a mintit) a creat un program de computer în care a alimentat date din observațiile anterioare ale orbitelor lui Mercur, Venus, Pământ, Mart, Jupiter, și planeta pitică Ceres. Acest program, împreună cu un program suplimentar cunoscut sub numele de „algoritmul de serviciu”, au făcut apoi predicții exacte ale orbitelor altor planete din sistemul solar fără a utiliza legile Newton ale mișcării și gravitației. „În esență, am trecut cu vederea toate ingredientele fundamentale ale fizicii. Trec direct de la date la date ”, a spus Qin. „Nu există nici o lege a fizicii la mijloc”.

Hong Qin

Fizicianul PPPL Hong Qin în fața imaginilor orbitelor planetare și a codului computerului. Credit: Elle Starkman / Biroul de comunicare PPPL

Programul nu se întâmplă cu predicții exacte din întâmplare. „Hong a predat programului principiul de bază folosit de natură pentru a determina dinamica oricărui sistem fizic”, a spus Joshua Burby, fizician la Laboratorul Național Los Alamos al DOE, care și-a obținut doctoratul. la Princeton sub tutela lui Qin. „Avantajul este că rețeaua învață legile mișcării planetare după ce a asistat la foarte puține exemple de antrenament. Cu alte cuvinte, codul său„ învață ”legile fizicii.”

Învățarea automată este ceea ce face posibile programe pentru computer precum Google Translate. Google Translate examinează o cantitate mare de informații pentru a determina cât de des a fost tradus un cuvânt dintr-o limbă într-un cuvânt în altă limbă. În acest fel, programul poate face o traducere corectă fără a învăța de fapt nici una dintre limbi.

Procesul apare, de asemenea, în experimente de gândire filosofică, cum ar fi Camera chineză a lui John Searle. În acest scenariu, o persoană care nu știa chineză ar putea „traduce” o frază chineză în engleză sau în orice altă limbă folosind un set de instrucțiuni sau reguli care să înlocuiască înțelegerea. Experimentul mental ridică întrebări despre ceea ce înseamnă să înțelegi ceva și dacă înțelegerea implică faptul că se întâmplă ceva mai mult în minte, în afară de respectarea regulilor.

Qin a fost inspirat parțial de experimentul gândirii filosofice a filosofului Oxford, Nick Bostrom, că universul este o simulare computerizată. Dacă acest lucru ar fi adevărat, legile fizice fundamentale ar trebui să dezvăluie faptul că universul este format din bucăți individuale de spațiu-timp, cum ar fi pixelii dintr-un joc video. „Dacă trăim într-o simulare, lumea noastră trebuie să fie discretă”, a spus Qin. Tehnica cutiei negre proiectată de Qin nu impune fizicienilor să creadă literalmente conjectura simulării, deși se bazează pe această idee pentru a crea un program care să facă predicții fizice precise.

Vizualizarea pixelată a lumii rezultate, similară cu cea descrisă în film Matricea, este cunoscut ca o teorie de câmp discretă, care consideră universul compus din biți individuali și diferă de teoriile pe care oamenii le creează în mod normal. Deși oamenii de știință elaborează deseori concepte generale despre modul în care se comportă lumea fizică, computerele adună doar o colecție de puncte de date.

Qin și Eric Palmerduca, absolvent la Universitatea Princeton Programul de Fizică a Plasmei dezvoltă acum modalități de a utiliza teorii de câmp discret pentru a prezice comportamentul particulelor de plasmă în experimentele de fuziune efectuate de oameni de știință din întreaga lume. Cele mai utilizate instalații de fuziune sunt tokamak-urile în formă de gogoșă care limitează plasma la câmpuri magnetice puternice.

Fuziunea, puterea care conduce soarele și stelele, combină elemente luminoase sub formă de plasmă (starea încărcată și încărcată a materiei compuse din electroni liberi și nuclei atomici reprezentând 99% din universul vizibil) pentru a genera cantități mari de energie. Oamenii de știință caută să reproducă fuziunea pe Pământ pentru a obține o sursă de energie practic inepuizabilă pentru a genera electricitate.

“Într-un dispozitiv de fuziune magnetică, dinamica plasmelor este complexă și multi-scară, iar legile eficiente de guvernare sau modelele de calcul pentru un anumit proces fizic care ne interesează nu sunt întotdeauna clare”, a spus Qin. „În aceste scenarii, putem aplica tehnica de învățare automată pe care am dezvoltat-o ​​pentru a crea o teorie de câmp discretă și apoi să aplicăm acea teorie de câmp discretă pentru a înțelege și a prezice noi observații experimentale.”

Acest proces ridică întrebări cu privire la natura științei în sine. Oare oamenii de știință nu vor să dezvolte teorii ale fizicii care explică lumea, în loc să acumuleze pur și simplu date? Teoriile nu sunt fundamentale pentru fizică și sunt necesare pentru a explica și înțelege fenomenele?

„Aș spune că scopul final al oricărui om de știință este predicția”, a spus Qin. „Este posibil să nu aveți neapărat nevoie de o lege. De exemplu, dacă pot prezice perfect o orbită planetară, nu trebuie să cunosc legile gravitației și mișcării lui Newton. Ați putea susține că, procedând astfel, veți înțelege mai puțin decât dacă ați cunoaște legile lui Newton. Într-un sens, acest lucru este corect. Dar, din punct de vedere practic, a face predicții exacte înseamnă a nu face nimic mai puțin ”.

Învățarea automată ar putea, de asemenea, deschide posibilități pentru cercetări ulterioare. “Extinde semnificativ domeniul de aplicare al problemelor pe care le puteți aborda, deoarece tot ce aveți nevoie pentru a merge mai departe sunt date”, a spus Palmerduca.

Tehnica ar putea duce, de asemenea, la dezvoltarea unei teorii fizice tradiționale. „Deși, într-un anumit sens, această metodă exclude necesitatea acestei teorii, ea poate fi văzută și ca o cale către una”, a spus Palmerduca. „Când încercați să deduceți o teorie, doriți să aveți cât mai multe date posibil. Dacă vi se oferă unele date, puteți utiliza învățarea automată pentru a completa golurile din aceste date sau pentru a extinde setul de date. “

Referință: „Învățarea automată și deservirea teoriilor de câmp discret” de Hong Qin, 9 noiembrie 2020, Rapoarte științifice.
DOI: 10.1038 / s41598-020-76301-0

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Apneea obstructivă în somn este frecventă la persoanele cu tulburări cognitive – este tratabilă

O tulburare de somn tratabilă în mod obișnuit la persoanele cu probleme de gândire și memorie. Apnee obstructivă în somn - respirația se oprește de...

Oamenii de știință dezvăluie cheia creșterii musculare adecvate

Analiza imunofluorescenței unui grup de celule stem proliferante asociate cu fibre musculare (gri). Celulele stem produc Dll1 (roșu) și MyoD (verde). Două...

ExoMars Orbiter surprinde fermitatea la locul de aterizare al craterului Mars Jezero

ESA-Roscosmos Trace Gas Orbiter a observat vehiculul NASA Perseverance Mars 2020, împreună cu o parașută și o carapace spate, un scut termic și o...

Reglarea cuantică în grafen avansează era comunicațiilor fără fir Terahertz de mare viteză

Tunelare cuantică. Credit: Daria Sokol / Biroul de presă MIPT Oamenii de știință de la MIPT, Universitatea Pedagogică de Stat din Moscova și Universitatea...

Utilizarea moleculelor vibrante pentru a investiga proprietățile undelor materiei

Ionii moleculari HD + (perechi de puncte galbene și roșii) într-o capcană de ioni (gri) sunt iradiați de o undă laser (roșu). Acest...

Newsletter

Subscribe to stay updated.