Нейросеть успешно справилась с физической задачей, которой более ста лет

Нейросеть успешно решила физическую задачу, оставшуюся нерешенной более ста лет, открыв новые горизонты для науки и технологий. Группа ученых разработала искусственный интеллект под названием THOR AI, который способен решать одну из наиболее сложных задач в области физики, касающуюся конфигурационных интегралов. Полученные данные могут помочь исследователям лучше понять, как взаимодействуют частицы, а также прогнозировать характеристики материалов. Это может открыть новые горизонты в развитии квантовых технологий и материаловедения.

Ранее подобные расчеты требовали моделирования движения атомов и значительных вычислительных ресурсов. Проблема заключалась в том, что с увеличением количества переменных время, необходимое для расчетов, росло по экспоненциальной шкале, что делало процесс крайне медленным даже на самых мощных компьютерах. Более того, высокое давление и сложные состояния веществ еще больше усложняли расчеты. Однако с помощью THOR AI теперь исследователи могут получать результаты быстрее и эффективнее, что значительно ускоряет процессы научных исследований.

THOR AI, в свою очередь, применяет математическую технику, которая разбивает данные на более простые составляющие. Искусственный интеллект также способен самостоятельно обнаруживать симметрию в материалах. Это позволяет значительно сократить количество необходимых вычислений.

В тестах на меде, аргоне и олове результаты, полученные ИИ, полностью совпали с классическими проверками, при этом скорость вычислений увеличилась в 400 раз. Основание для применения данной технологии может иметь большое значение в таких областях, как исследование новых лекарственных препаратов и создание высокоэффективных материалов.