Решена вечная задача
Нобелевский лауреат Джорджо Паризи успешно применил популярную большую языковую модель для формулировки и проверки простого решения одной из "вечных" задач в физике, связанной с упаковкой частиц в замкнутом пространстве и их взаимодействиями друг с другом.
Об этом сообщила пресс-служба Международной школы передовых исследований Италии (SISSA).
"Изначально мы не пытались найти решение, а просто попросили ИИ проверить корректность наших вычислений, которые мы провели больше 10 лет назад. Нейросеть смогла повторить эти расчеты, что побудило нас запросить у ИИ доказательство для выявленной в прошлом закономерности, описывающей поведение упакованных частиц", - пояснил доцент Римского университета "Сапиенца" (Италия) Франческо Зампони, чьи слова приводит пресс-служба SISSA.
Как объясняет Зампони, многие природные процессы и материалы можно описать в виде набора из плотно упакованных сферических частиц, хаотично расположенных в замкнутом пространстве и взаимодействующих только с ближайшими соседями. Подобным образом ведут себя нейроны в мозге, различные климатические процессы, а также магнитные, полужидкие и сыпучие материалы, не имеющие четкой структуры, такие как песок или майонез.
При определенном стечении обстоятельств внутри этих материалов может возникнуть такой набор взаимодействий между частицами, в результате которого они перестанут свободно двигаться. Это приводит к появлению своеобразного "затора", что резко изменит свойства материала и заставляет его вести себя не как жидкость, а как твердое тело. Для объяснения этого феномена еще в 2014 году Зампони и Паризи вывели набор формул, описывающих формирование этого "затора".
В процессе проверки этой теории физики заметили, что два ее ключевых параметра, a и b, были связаны друг с другом простой математической закономерностью - a+b=1. За последующие десять лет ни Паризи, ни другим ученым не удалось объяснить ее существование и найти строгое доказательство, позволяющее пользоваться этой формулой при расчетах. Недавно Паризи удалось решить эту задачу в ходе общения с одной из популярных больших языковых моделей.
Как отмечают ученые, нейросеть фактически сразу нашла правильное решение, которое оказалось неожиданно простым, но при этом допустила несколько ошибок, которые были быстро исправлены самими физиками. Также ученым удалось связать три ключевых параметра их формул с выкладками их коллег из Франции, которые выдвинули еще в 2012 году альтернативную теорию для объяснения формирования "заторов". Оказалось, что и тот, и другой набор формул описывает и опирается в своей работе на одни и те же физические законы, подытожили ученые.