Дослідники з Університету Еморі в Атланті здійснили щось нетипове для світу штучного інтелекту: замість прогнозування результатів або очищення даних вони навчили нейромережу відкривати нові фізичні закономірності. Ідея полягала не просто в моделюванні процесів, а в тому, щоб дозволити штучному інтелекту самостійно вивести закони, які описують взаємодію частинок у складному середовищі — і це йому вдалося.
Об’єктом дослідження стала так звана «пилова плазма» — особливий стан речовини, де в іонізованому газі зависають крихітні частинки пилу. Такі системи зустрічаються як у природі, наприклад, у кільцях Сатурна чи на поверхні Місяця, так і в земних умовах — від лісових пожеж до промислових процесів. Але незважаючи на поширення, механізми взаємодії між частинками в цьому середовищі залишалися погано вивченими. Проблема полягає в тому, що такі частинки не підкоряються принципу взаємності — сила, яку одна частинка чинить на іншу, не завжди має дзеркальну відповідь.
Щоб розібратись у цій взаємодії, вчені розробили тривимірну систему візуалізації, яка дозволила з надзвичайною точністю спостерігати рух пластикових частинок у камері з плазмою. За допомогою лазерного променя та високошвидкісної камери вони зафіксували тисячі траєкторій в реальному часі. Ці дані стали навчальним матеріалом для спеціально створеної нейромережі, яка, на відміну від звичних моделей, не вимагала великих обсягів інформації.
Розробники «вбудували» у цю модель базові фізичні принципи — силу тяжіння, опір середовища, взаємодію між частинками. Це дало змогу мережі не просто шукати шаблони, а навчатися відповідно до законів природи. У результаті вона вивела точний опис складних несиметричних сил із точністю понад 99%. Один із вражаючих висновків: коли одна частинка «веде», вона притягує наступну, але та, своєю чергою, відштовхує ведучу — таку динаміку раніше лише припускали, але ніколи не описували з такою ясністю.
Крім нових відкриттів, штучний інтелект також скоригував деякі помилкові припущення, які тривалий час формували уявлення про плазму. Наприклад, вважалося, що електричний заряд частинки зростає пропорційно до її розміру, але модель показала, що ця залежність складніша й визначається ще й густиною та температурою плазми. Інше спростування стосувалося того, як сила взаємодії змінюється з відстанню — раніше її вважали виключно експоненціальною, однак AI виявив, що це залежить і від розміру частинок.
Важливо й те, що ця нейромережа працювала на звичайному настільному комп’ютері. Вона створила універсальну платформу, яку тепер можна застосовувати для аналізу будь-яких систем з великою кількістю об’єктів — від фарб і пластиків до клітин у живих організмах. Цей прорив демонструє, що штучний інтелект здатен не лише аналізувати відомі дані, а й виводити принципи, які формують фундаментальні закони природи.
Дослідження Університету Еморі стало не просто успішним прикладом інтеграції AI у фундаментальну науку — воно довело, що штучний інтелект може бути інструментом справжніх наукових відкриттів, змінюючи сам підхід до вивчення складних систем.
