Физики с помощью нейросети нашли решение сложнейшей научной задачи столетней давности
Специалисты Университета Нью-Мексико совместно с исследователями Лос-Аламосской национальной лаборатории разработали искусственный интеллект THOR AI, который за несколько секунд справился со сложными физическими задачами, не имевшими оптимального решения на протяжении столетия. Нейросеть успешно вычислила конфигурационные интегралы, что в перспективе позволит точнее предсказывать свойства различных материалов и анализировать механизмы взаимодействия частиц.
Ранее подобные вычисления требовали колоссальных вычислительных мощностей для моделирования траекторий движения атомов. С добавлением новых переменных время обработки данных увеличивалось в геометрической прогрессии, поэтому даже передовые суперкомпьютеры справлялись с задачей крайне медленно. Дополнительные трудности возникали при расчетах для веществ, находящихся под высоким давлением или в сложных агрегатных состояниях.
Разработанная система THOR AI функционирует на базе математического разделения массивов данных на простейшие компоненты. Искусственный интеллект способен самостоятельно выявлять симметрию в молекулярной структуре материалов, что существенно снижает общий объем необходимых вычислений. Практические испытания алгоритма на аргоне, меди и олове продемонстрировали результаты, полностью идентичные классическим методам проверки, однако скорость работы нейросети оказалась в 400 раз выше.
Ранее на правительственном ресурсе Объясняем.рф публиковалась информация о специфических сбоях в работе искусственного интеллекта. Эксперты отмечали, что при ответах на вопросы социальной направленности нейросети подвержены так называемым «галлюцинациям», генерируя недостоверные факты о повседневной жизни людей.
