Система ИИ помогла решить одну из «вечных» проблем физики

Нобелевский лауреат Джорджо Паризи успешно применил популярную модель большого языка, чтобы сформулировать и проверить простое решение одной из «вечных» проблем физики, связанной с упаковкой частиц в ограниченном пространстве и их взаимодействием друг с другом.

"Изначально мы не пытались найти решение, а просто попросили ИИ проверить правильность наших расчетов, которые мы проводили более 10 лет назад. Нейронная сеть смогла повторить эти расчеты, что побудило нас запросить у ИИ доказательства выявленной в прошлом закономерности, описывающей поведение упакованных частиц", - пояснил Франческо Зампони, доцент Римского университета Сапиенца (Италия), слова которого приводит пресс-служба SISSA.

Как объясняет Зампони, многие природные процессы и материалы можно описать как совокупность плотно упакованных сферических частиц, хаотично расположенных в ограниченном пространстве и взаимодействующих только со своими ближайшими соседями. Подобным образом ведут себя нейроны головного мозга, различные климатические процессы, а также магнитные, полужидкие и сыпучие материалы, не имеющие четкой структуры, например песок или майонез.

При определенном стечении обстоятельств внутри этих материалов может возникнуть комплекс взаимодействий между частицами, в результате которых они перестают свободно двигаться. Это приводит к появлению своеобразного «затора», который кардинально изменит свойства материала и заставит его вести себя не как жидкость, а как твердое тело. Для объяснения этого явления еще в 2014 году Зампони и Паризи вывели набор формул, описывающих образование этого «скопления».

В процессе проверки этой теории физики заметили, что два ее ключевых параметра, a и b, связаны друг с другом простой математической закономерностью — a+b=1. В течение следующих десяти лет ни Паризи, ни другие ученые не смогли объяснить ее существование и найти строгие доказательства, позволяющие использовать эту формулу в расчетах. Паризи недавно удалось решить эту проблему, общаясь с одной из популярных моделей большого языка.

Как отмечают ученые, нейросеть практически сразу нашла правильное решение, которое оказалось неожиданно простым, но при этом допустило несколько ошибок, которые были быстро исправлены самими физиками. Ученым также удалось связать три ключевых параметра своих формул с расчетами коллег из Франции, которые еще в 2012 году выдвинули альтернативную теорию для объяснения образования «заторов». Оказалось, что оба набора формул описывают и опираются в своей работе на одни и те же физические законы, заключили ученые.