Sztuczna inteligencja odkrywa nowe prawa fizyki w plazmie zapylonej, rewolucjonizując rozumienie złożonych systemów

Fizycy z Emory University zastosowali metodę uczenia maszynowego do zidentyfikowania nowych aspektów sił nierecyprocznych w plazmie zapylonej, co może zrewolucjonizować nasze rozumienie złożonych systemów fizycznych. Badania te, opublikowane w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences, stanowią jedno z nielicznych zastosowań sztucznej inteligencji do odkrywania nowych praw fizycznych. Zespół badawczy, kierowany przez profesorów Justina Burtona i Ilyę Nemenmana, opracował model sieci neuronowej oraz technikę obrazowania tomograficznego do śledzenia trójwymiarowego ruchu cząsteczek w plazmie zapylonej. Ich podejście pozwoliło na precyzyjne opisanie sił nierecyprocznych z dokładnością przekraczającą 99%, co podważa dotychczasowe założenia dotyczące ładunku cząsteczek i dynamiki sił w plazmach zapylonych. To odkrycie może mieć szerokie zastosowanie w badaniach nad złożonymi systemami, od koloidów po organizmy żywe, otwierając nowe możliwości w zrozumieniu i kontrolowaniu takich systemów.