`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонид Бараш

Человек vs. машина: может ли ИИ заниматься наукой?

+44
голоса

За последние несколько десятилетий машинное обучение произвело революцию во многих слоях общества: машины учатся водить автомобили, выявлять опухоли и играть в шахматы, часто превосходя своих человеческих коллег.

Теперь команда ученых из Университета Окинавы, Института Науки и Технологии (OIST), Университета Мюнхена и CNRS в Университете Бордо, показали, что машины могут также побеждать физиков-теоретиков на их собственном поле, решая сложные задачи, точно так же, как ученые, но значительно быстрее.

В исследовании, опубликованном в Physical Review B, машина научилась распознавать необычные магнитные фазы в модели пирохлора - встречающегося в природе минерала с тетраэдрической решетчатой структурой. Примечательно, что при использовании машины решение проблемы заняло всего несколько недель, тогда как ранее ученым OIST требовалось шесть лет.

Человек vs. машина может ли ИИ заниматься наукой?
Кристаллическая структура пирохлора содержит магнитные атомы, которые расположены в виде решетки четырехгранных фигур, соединенных в каждом углу

«Это похоже на действительно важный шаг, - сказал профессор Ник Шеннон (Nic Shannon), который возглавляет отдел теории квантовой материи (TQM) в OIST. - Компьютеры в настоящее время могут очень эффективно заниматься наукой и решать проблемы, которые давно расстраивают ученых».

Так же, как материя может существовать в разных фазах - твердых, жидких и газообразных - так же могут существовать магнитные вещества. Отдел TQM заинтересован в более необычных магнитных фазах, называемых «спиновые жидкости», которые могут найти применение в квантовых вычислениях. В спиновых жидкостях между спинами существуют конкурирующие или «расстроенные» взаимодействия, поэтому вместо упорядочения направления спинов непрерывно колеблются - подобно беспорядку, наблюдаемому в жидких фазах вещества.

Ранее отдел TQM намеревался установить, какие различные типы спиновой жидкости могут существовать в расстроенных пирохлорных магнитах. Они построили фазовую диаграмму, которая показала, как могут возникать разные фазы, когда спины взаимодействуют по-разному при изменении температуры, и их результаты были опубликованы в Physical Review X в 2017 году.

Человек vs. машина может ли ИИ заниматься наукой?
Фазовая диаграмма, полученная отделом TQM, показывает все различные магнитные фазы, которые существуют в простейшей модели на решетке пирохлора. Фаза III, VI и V - спиновые жидкости

Но объединение фазовой диаграммы и определение правил, регулирующих взаимодействия между спинами в каждой фазе, было трудным процессом.

С ростом успехов в машинном обучении отделу TQM стало интересно, могут ли машины решить такую сложную проблему.

Мюнхенские ученые предоставили машине четверть миллиона спиновых конфигураций, сгенерированных суперкомпьютерным моделированием OIST модели пирохлора. Без какой-либо информации о том, какие фазы присутствовали, машине удалось воспроизвести идентичную версию фазовой диаграммы.

Человек vs. машина может ли ИИ заниматься наукой?
Фазовая диаграмма, воспроизведенная машиной. Для сравнения, границы фаз, ранее определенные учеными без машины, были нарисованы сверху

Важно отметить, что когда ученые расшифровали «решающую функцию», которую машина построила для классификации различных типов спиновой жидкости, они обнаружили, что компьютер также независимо вычислял точные математические уравнения, которые иллюстрировали каждую фазу, причем весь процесс занимал недели.

«Мы в восторге от успеха машины, который может иметь огромное значение для теоретической физики», - добавил проф. Шеннон. - Следующим шагом будет создание для машины еще более сложной проблемы, которую людям еще не удалось решить, и выяснение, сможет ли машина работать лучше».


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

+44
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT