Система искусственного интеллекта повторяет эксперименты, удостоенные нобелевской премии, за час
Система ИИ воспроизводит эксперименты, удостоенные Нобелевской премии, за часы
Ученые разработали систему ИИ, которая смогла за час воссоздать эксперименты лауреата Нобелевской премии 2001 года по физике, пишет Forbes..
Система ИИ смогла воспроизвести сложный квантовый эксперимент, который требовал производства сверхгорячого газа, пропитанного лучом лазера (конденсат Бозе-Эйнштейна)..
«Я не дожидался, что машина научится экспериментировать самостоятельно, с нуля, за один час», — сказал один экспериментатор, Пол Вигли из Австралийского национального университета..
Он утверждает, что компьютерной программе в большинстве случаев требуется времени больше, чем возраст Земли, чтобы найти все предполагаемые конфигурации и найти решения..
Австралийские искатели разработали онлайн-процесс оптимизации, который основан на машинном обучении, чтобы найти лучшие конденсаты Бозе-Эйнштейна (BEC)..
Ученые из BEC хотят применять его в качестве датчика на основе холодного атома для изучения физики многих тел. Есть и иные варианты использования BEC..
Поскольку БЭК очень восприимчивы к внешним возмущениям, они способны помочь в проведении высокоточных измерений, например как изменения магнитного поля Земли или силы тяжести..
При помощи ИИ системы BEC можно за короткое время ставить каждое утро, а машина может возместить все ночные колебания..
«Функционирующее устройство измерения силы тяжести можно расположить в задней части автомобиля, и ИИ будет проникать в него и воссоздавать все, что происходит», — сказал один экспериментатор, д-р. Майкл Хаш. «Это гораздо бюджетнее, чем везде с собой брать физика».
Искатели также поговаривают, что выбор BEC вариантов создания ИИ их удивил..
«ИИ делал то, что люди не имели возможности предсказать, к примеру, увеличивал или уменьшал мощность одного лазера и компенсировал его при помощи другого», — сказал Вигли. «Он мог искать непростые способы крутых экспериментов или делать более точные измерения, о которых люди даже не думали».
Искатели опубликовали во всемирной сети собственный алгоритм оптимизации машинного обучения. Искатели полагают, что алгоритм может быть применен в области квантовой химии, фемтосекундной физики и квантовых вычислений..
История:
