یک گروه بین‌المللی از فیزیکدانان، هوش مصنوعی را برای فشرده‌سازی یک مسئله کوانتومی بسیار پیچیده که شامل بیش از ۱۰۰ هزار معادله است، به معادله‌ای که تنها به حل ۴ معادله نیاز دارد، به کار بردند. جالب اینکه این فشرده سازی، دقت نتیجه را تغییر نداد و می‌تواند به انقلابی در سیستم‌های پژوهشی در زمینه فیزیک کوانتوم کمک کند.
بکارگیری هوش مصنوعی برای ساده سازی
اکنون که این برنامه برای جستجوی چنین الگو‌هایی آموزش دیده است، می‌توان آن را برای مشاهده سایر مشکلات مشابه بدون نیاز به شروع از ابتدا تطبیق داد.
مدل هابارد
مطالعه رفتار الکترون به فیزیکدانان کمک می‌کند تا حالت‌ها و مراحل مختلف ماده را توضیح دهند. با این حال، از آنجایی که الکترون‌ها از نظر مکانیک کوانتومی درهم‌تنیده هستند، فیزیکدانان باید در محاسبه‌های خود همه الکترون‌ها را با هم در نظر بگیرند. این مسئله، محاسبه‌ها را به یک چالش ریاضی پیچیده تبدیل می‌کند که در آن هر چه تعداد الکترون‌های مورد نظر بیشتر باشد، محاسبه‌ها به طور تصاعدی سخت‌تر می‌شود.
این برنامه برای درک پیچیدگی مدل هابارد به قدرت محاسباتی زیادی نیاز داشت و هفته‌ها اجرا شد، اما خروجی نهایی آن، مدل هابارد را تنها در چهار معادله خلاصه کرد.
دی سانته و همکارانش در این فکر بودند که آیا می‌توان از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی این مسئله استفاده کرد؟ آن‌ها به شبکه‌های عصبی روی آوردند، جایی که نرم‌افزار ابتدا اتصالاتی را بین گروه عادی‌سازی مجدد ایجاد کرد و سپس قدرت آن اتصالات را تغییر داد تا مجموعه کوچکی از معادله‌ها را پیدا کند که همان راه حل گروه اصلی را ایجاد کند.
دی سانته گفت: این اساساً ماشینی است که قدرت کشف الگو‌های پنهان را دارد. وقتی نتیجه را دیدیم، گفتیم وای، این بیشتر از آن چیزی است که انتظار داشتیم. واقعاً توانستیم فیزیک مربوطه را درک و خلاصه کنیم.
این کار پژوهشی توسط دومینیکو دی سانته، استادیار دانشگاه بولونیا در ایتالیا انجام شد و بر “مدل هابارد” تمرکز داشت که تلاش می‌کند انتقال بین سیستم‌های رسانا و عایق را توضیح دهد.
فیزیکدانان برای ساده کردن این کار از یک دستگاه ریاضی به نام “گروه عادی‌سازی مجدد” استفاده کردند که می‌تواند به ردیابی همه برهمکنش‌های الکترون کمک کند. یک گروه عادی‌سازی مجدد می‌تواند در نهایت حاوی بین ده‌ها هزار تا میلیون‌ها معادله باشد که نیاز به حل دارند.