Genombrott hos DeepMind: Snart förstår AI den kaotiska naturen

Oförutsägbar förutsättningar

Ungefär så här är förutsättningarna när det gäller vätskor, förklaras i artikeln:

”De är så oförutsägbara att ekvationerna som används för att modellera deras beteende är omöjliga att lösa helt. För att kunna använda dessa ekvationer måste fysiker göra antaganden som konstant viskositet (tjockhet) eller en jämn förändring i tryck”.

Lägg därtill att:

”Även enkla scenarier kan leda till ”explosioner” där ekvationerna förutsäger extrema resultat, såsom oändligt tryck eller en otrolig hastighetsökning. Dessa kallas singulariteter och representerar de ögonblick då matematiken inte längre kan förutsäga vätskors fysiska beteende”.

Och så var det det här:

”Singulariteter kan vara stabila eller instabila. Stabila singulariteter är lättare att hitta, medan instabila är mycket svårare att fastställa”.

Modellerna hjälpte

Och hur gick det nu till att komma åt en lösning? I artikeln berättas om en process med maskininlärning och skräddarsydda, fysikfokuserade AI-modeller. Med dess upptäckte DeepMind-forskare nya familjer av instabila singulariteter.

”Genom att bädda in ekvationernas struktur direkt i dessa specialiserade AI-modeller och optimera dem i etapper uppnådde teamet en precision som närmar sig maskinell nivå, tillräcklig för att matematiker ska kunna verifiera resultaten formellt”, berättas i artikeln.

Läs mer: Hit söker sig techpengar nu (Dagens PS)

För den som inte förstår riktigt. Det här innebär att man liksom kommit vidare när det gäller att ta itu med långvariga utmaningar inom matematisk fysik.

”Detta genombrott representerar ett nytt sätt att bedriva matematisk forskning”, skrev forskargruppen i en blogg.

Praktisk betydelse

Den här upptäckten är viktig eftersom den kan hjälpa forskare att bättre förstå hur turbulens, det oförutsägbara och energikrävande beteendet hos vätskor, uppstår i naturen och inom tekniken.

Detta öppnar upp för en djupare förståelse av områden som flygplansmotstånd, vädersystem, blodflöde och energifördelning. Kanske kan framtida flygresor bli mindre gumpiga i framtiden? Mindre turbulens?

Enligt artikeln kommer också genombrotten kunna hjälpa till att övervaka ”grumlighet”, ett tillstånd där vätskor styrs av rörelsemängd snarare än fysikaliska egenskaper, vilket gör dem svåra att förutsäga. Nu kan man alltså lättare se hur vattnet rör sig.