Cercetătorii americani de la Universitatea New Mexico și Laboratorul Național Los Alamos au reușit o performanță științifică ce părea imposibilă până acum: au folosit inteligența artificială pentru a rezolva o problemă de fizică rămasă deschisă de mai bine de o sută de ani. Noul sistem, denumit THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation), promite să transforme radical modul în care oamenii de știință analizează și prezic comportamentul materialelor în condiții extreme.
Rezultatul cercetării, publicat în revista Physical Review Materials, marchează un punct de cotitură în domeniul mecanicii statistice și al fizicii materialelor. Folosind rețele tensoriale și metode avansate de calcul AI, echipa americană a reușit ceea ce generații întregi de fizicieni considerau imposibil: o rezolvare directă și precisă a integralei configuraționale, ecuația care descrie interacțiunile dintre particulele unui sistem.
Integrala configurațională reprezintă inima mecanicii statistice — acea ramură a fizicii care explică modul în care proprietățile microscopice ale particulelor duc la fenomenele macroscopice observabile, cum ar fi presiunea, temperatura sau fazele materiei. Problema cu această ecuație este că, pentru a o calcula exact, trebuie luate în considerare un număr uriaș de variabile, ceea ce duce la un fenomen cunoscut drept „blestemul dimensionalității”: cu fiecare variabilă nouă, volumul de calcul crește exponențial.
Până acum, oamenii de știință s-au bazat pe metode aproximative, precum simulările Monte Carlo sau dinamica moleculară, care imită indirect mișcarea atomilor în timp. Aceste simulări pot dura săptămâni, uneori chiar luni, și necesită supercomputere cu resurse uriașe. Chiar și așa, rezultatele sunt doar estimări, limitate ca precizie.
Profesorul Dimiter Petsev, de la Universitatea New Mexico, explică în ce constă revoluția adusă de noua metodă: „Rezolvarea directă a integralei configuraționale a fost mereu considerată imposibilă, deoarece aceasta implică dimensiuni de ordinul miilor. Tehnicile clasice ar necesita timp de calcul mai mare decât vârsta universului, chiar și cu cele mai performante computere moderne.”
Cu ajutorul sistemului THOR AI, această barieră a fost depășită. Algoritmii de rețele tensoriale utilizați de sistem pot „comprima” informația complexă într-o formă care poate fi analizată rapid, fără pierderea preciziei matematice. Practic, în loc să calculeze fiecare interacțiune posibilă dintre particule, AI-ul identifică tipare și simetrii care reduc enorm volumul de date.
THOR AI: noul instrument care schimbă regulile în fizica materialelor
Sistemul dezvoltat de cercetători transformă integrala configurațională dintr-o ecuație imposibil de rezolvat într-o problemă gestionabilă. THOR AI utilizează o tehnică matematică numită interpolare tensorială în lanț, care permite reprezentarea datelor complexe sub forma unui lanț de componente mai mici și interconectate.
Această metodă identifică simetriile cristaline din structura materialelor și reduce dramatic timpul de calcul. În teste, AI-ul a reușit să calculeze integrale configuraționale pentru metale precum cuprul sau pentru gaze nobile la presiuni extreme de peste 400 de ori mai rapid decât simulările tradiționale. Mai mult, precizia rezultatelor a fost comparabilă cu cele mai performante modele clasice.
„Această descoperire înlocuiește un secol de simulări și aproximări ale integralei configuraționale cu o calculare bazată pe principii fundamentale,” a declarat Duc Truong, cercetător la Los Alamos și autor principal al studiului. El subliniază că metoda nu este doar o soluție mai rapidă, ci și una mult mai elegantă, care oferă o înțelegere mai profundă a comportamentului termodinamic al materialelor.
De asemenea, THOR AI poate fi integrat ușor cu modelele moderne de învățare automată folosite în știința materialelor, ceea ce îl face un instrument versatil pentru domenii precum fizica, chimia, metalurgia și chiar ingineria energetică.
De la simulări lente la descoperiri rapide
Impactul acestei realizări este uriaș. Până acum, pentru a prezice modul în care un material reacționează la temperaturi, presiuni sau forțe mecanice diferite, oamenii de știință trebuiau să folosească supercomputere și să aștepte săptămâni pentru rezultate aproximative. Cu noua metodă bazată pe inteligență artificială, aceleași calcule pot fi efectuate în câteva secunde, cu o precizie matematică aproape perfectă.
Dr. Boian Alexandrov, coordonatorul echipei de la Los Alamos, explică semnificația practică a descoperirii: „Determinarea exactă a comportamentului termodinamic al materialelor ne adâncește înțelegerea mecanicii statistice și sprijină domenii-cheie precum metalurgia, știința semiconductorilor și fizica plasmei.”
Această nouă abordare promite să accelereze semnificativ dezvoltarea de materiale noi – de la aliaje metalice mai rezistente, la componente pentru energie nucleară, panouri solare de generație nouă sau structuri cu rezistență extremă la temperaturi ridicate.
În esență, THOR AI deschide o nouă eră în cercetarea științifică, în care inteligența artificială nu mai este doar un instrument de analiză a datelor, ci devine un partener activ în descoperirea de principii fundamentale ale naturii.
„Ceea ce am realizat demonstrează că AI-ul poate face mai mult decât să recunoască modele sau să genereze texte și imagini. Poate să rezolve probleme fundamentale de fizică, acolo unde mintea umană și supercomputerele clasice se loveau de limitele matematice”, concluzionează Alexandrov.
Rezultatul echipei americane nu este doar o reușită tehnologică, ci și o confirmare că inteligența artificială poate deveni o forță reală în progresul științei fundamentale. După un secol de încercări și simulări, fizica integralei configuraționale a fost, în sfârșit, înțeleasă pe deplin – iar viitorul cercetării promite să fie mai rapid și mai precis ca niciodată.