Una nuova tecnologia di intelligenza artificiale (AI) in grado di scoprire leggi fisiche nascoste è stata sviluppata dai ricercatori dell’Università di Kobe e dell’Università di Osaka. L’IA può estrarre equazioni di movimento nascoste da dati di osservazione regolari, che vengono poi utilizzati per creare un modello basato sulle leggi della fisica. 

Il nuovo sviluppo potrebbe consentire agli esperti di scoprire le equazioni nascoste del movimento dietro fenomeni inspiegabili. 

Il team di ricerca comprendeva il Professore Associato Yaguchi Takaharu e il Ph.D. lo studente Chen Yuhan dell’Università di Kobe e il Professore Associato Matsubara Takashi dell’Università di Osaka.

La ricerca è stata presentata il mese scorso alla trentacinquesima conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali (NeurlPS2021).

Prevedere i fenomeni fisici 
Per fare previsioni sui fenomeni fisici, gli esperti di solito si affidano a simulazioni con supercomputer. Le simulazioni utilizzano modelli matematici basati sulle leggi della fisica, ma i risultati possono essere inaffidabili se il modello è discutibile. Questo è il motivo per cui è fondamentale disporre di un metodo per produrre modelli affidabili a partire dai dati osservativi dei fenomeni. 

La nuova ricerca ha sviluppato un metodo per scoprire nuove equazioni del moto nei dati osservativi. La ricerca precedente si è concentrata sulla scoperta delle equazioni del moto dai dati, ma alcune richiedevano che i dati fossero nel formato appropriato. Il problema è che ci sono molti casi in cui gli esperti non conoscono il miglior formato di dati da utilizzare, quindi è difficile applicare dati realistici.

Proprietà geometriche sconosciute illuminanti 
I ricercatori hanno affrontato questa sfida illuminando le proprietà geometriche sconosciute dietro i fenomeni. Ciò ha consentito loro di sviluppare un’intelligenza artificiale in grado di trovare queste proprietà geometriche nei dati. Se l’IA è in grado di estrarre equazioni di movimento dai dati, le equazioni potrebbero essere utilizzate per creare modelli e simulazioni che seguono le leggi fisiche. 

Le simulazioni fisiche si svolgono in campi come le previsioni meteorologiche, la scoperta di farmaci e la progettazione di automobili. Tuttavia, di solito richiedono un calcolo estensivo. Se l’IA può imparare dai dati di fenomeni specifici, oltre a costruire modelli su piccola scala utilizzando il nuovo metodo, i calcoli potrebbero essere semplificati, velocizzati e fedeli alle leggi della fisica. 

Il metodo potrebbe essere applicato anche ad aree non correlate alla fisica, consentendo indagini e simulazioni basate sulla conoscenza della fisica per fenomeni precedentemente considerati impossibili da spiegare. Uno di questi esempi è che potrebbe essere utilizzato per trovare un’equazione di movimento nascosta nei dati sulla popolazione animale che mostra il cambiamento nel numero di individui, il che potrebbe aiutare a fornire informazioni sulla sostenibilità dell’ecosistema. 

Di ihal

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