Naukowcy z Duke University opracowali system AI, który potrafi samodzielnie odkrywać proste, zrozumiałe równania matematyczne opisujące nawet bardzo skomplikowane zjawiska.

Jak myśleli Newton i dawni fizycy

Twórcy nowego systemu inspirowali się sposobem pracy największych umysłów w historii nauki. Tacy badacze jak Isaac Newton nie dysponowali komputerami ani ogromnymi bazami danych — a mimo to potrafili wyprowadzić proste równania opisujące ruch planet czy spadających ciał.

Reklama

Nowa sztuczna inteligencja działa w podobny sposób, analizuje dane opisujące, jak system zmienia się w czasie oraz identyfikuje kluczowe zależności. Następnie tworzy równania matematyczne, które wiernie oddają zachowanie całego układu.

Różnica polega na tym, że AI potrafi radzić sobie z systemami zawierającymi setki lub tysiące zmiennych - znacznie przekraczającymi możliwości ludzkiej intuicji.

Od chaosu do prostych reguł

Reklama

Złożone systemy często są nieliniowe, co oznacza, że niewielka zmiana jednego parametru może prowadzić do ogromnych i trudnych do przewidzenia skutków. Nowa AI potrafi jednak „rozplątać” taki matematyczny chaos i sprowadzić go do mniejszej liczby kluczowych wymiarów.

Jak tłumaczy Boyuan Chen, dyrektor General Robotics Lab na Duke University, nauka od zawsze polegała na upraszczaniu rzeczywistości: „Coraz częściej mamy dane potrzebne do zrozumienia złożonych systemów, ale brakuje nam narzędzi, które potrafiłyby przekształcić te informacje w proste reguły. Wypełnienie tej luki jest kluczowe”.

Wyobraźmy sobie lot kuli armatniej. W rzeczywistości wpływa na niego wiele czynników: opór powietrza, wiatr, temperatura, a nawet wilgotność. A jednak w praktyce często wystarcza proste równanie, uwzględniające jedynie prędkość początkową i kąt wystrzału.

Nowa sztuczna inteligencja robi dokładnie to samo - automatycznie znajduje najprostszy możliwy opis, który nadal bardzo dobrze oddaje rzeczywistość.

Dzięki temu naukowcy mogą: lepiej zrozumieć prognozy pogody, analizować zachowanie skomplikowanych obwodów elektrycznych, badać drgania maszyn i konstrukcji, a nawet interpretować sygnały biologiczne, takie jak aktywność neuronów.

AI jako narzędzie odkryć, nie czarna skrzynka

W przeciwieństwie do wielu algorytmów sztucznej inteligencji, które działają jak „czarne skrzynki”, nowy system nie tylko przewiduje wyniki, ale także tłumaczy je w języku matematyki. To ogromna zaleta dla naukowców, którzy potrzebują zrozumienia mechanizmów, a nie tylko trafnych prognoz.

Zamiast zastępować badaczy, AI staje się ich partnerem - pomagając wydobyć sens z danych, które dotąd były zbyt skomplikowane, by je ogarnąć.

Przyszłość nauki?

Choć system jest jeszcze rozwijany, jego potencjał jest ogromny. Może stać się nowym narzędziem odkryć naukowych — czymś w rodzaju cyfrowego Newtona, który wspiera ludzi w rozumieniu coraz bardziej złożonego świata.

Jeśli ta technologia będzie dalej rozwijana, przyszłe prawa natury mogą być odkrywane nie tylko w laboratoriach i na tablicach, ale także… przez algorytmy uczące się z danych.

Źródło: Duke University Pratt School of Engineering