Badacze postawili przed algorytmami zadanie, które od lat spędza sen z powiek naukowcom: analizę dynamicznych zachowań w plazmie pyłowej. Model uczenia maszynowego nie tylko poradził sobie z tym wyzwaniem, ale dokonał czegoś zupełnie nieoczekiwanego. Zidentyfikował nowe zjawiska fizyczne, jednocześnie korygując teoretyczne założenia utrzymujące się w środowisku naukowym od dekad. Choć brzmi to niemal jak science fiction, wyniki opublikowano w renomowanym czasopiśmie PNAS, co sugeruje, że mamy do czynienia z czymś więcej niż chwilową sensacją.
Algorytm o bezprecedensowej precyzji
Kluczowym osiągnięciem jest niezwykła dokładność opracowanego modelu. Fizykom udało się stworzyć system zdolny do opisywania tzw. sił nieodwzajemnionych z dokładnością przekraczającą 99%. Ta niemal perfekcyjna precyzja otwiera zupełnie nowe możliwości w badaniach nad plazmą. Co istotne, algorytm nie działa jak czarna skrzynka – naukowcy dokładnie rozumieją mechanizmy jego działania, co pozwala na weryfikację wyników tradycyjnymi metodami naukowymi. Uniwersalna struktura programu sprawia, że można go adaptować do badania innych złożonych systemów wielu ciał.
Tajemniczy czwarty stan materii
Choć plazma stanowi około 99,9% zwykłej materii we wszechświecie, dla większości z nas pozostaje abstrakcyjnym pojęciem. Ten zjonizowany gaz, będący mieszanką dodatnio naładowanych jonów i ujemnych elektronów, przejawia fascynujące właściwości. Szczególną odmianą jest plazma pyłowa, zawierająca dodatkowo naładowane cząstki stałe. Występuje zarówno w kosmicznej przestrzeni, jak i w ziemskich warunkach – na przykład podczas pożarów lasów. Badania nad nią mają kluczowe znaczenie dla rozwoju energetyki fuzyjnej, zwłaszcza że nauka o plazmie o wysokiej gęstości energii umożliwiła już laboratoryjny zapłon reakcji termojądrowej.
Czytaj także: Plazma ocali ziemskie uprawy. Niesamowity pomysł tureckich nastolatków
Właśnie w plazmie pyłowej ujawniają się osobliwe siły nieodwzajemnione – zjawisko całkowicie wymykające się zwykłej intuicji. Polega ono na tym, że cząstka wiodąca przyciąga podążającą za nią, ale ta druga jednocześnie odpycha pierwszą. Choć istnienie tej asymetrii przewidywano teoretycznie, dopiero algorytm dostarczył jej precyzyjnego matematycznego opisu. Odkrycie to rzuca nowe światło na dynamikę nie tylko plazmy, ale wszystkich systemów wielociałowych w przyrodzie.
Korekta naukowych dogmatów
Najciekawsze jest jednak to, jak sztuczna inteligencja zweryfikowała utrwalone przekonania naukowe. Od lat panowało przeświadczenie, że ładunek cząstki plazmy jest wprost proporcjonalny do jej rozmiaru. Tymczasem model wykazał, że na wartość ładunku wpływają również gęstość i temperatura cząstki. Ponadto okazało się, że ładunek między cząstkami zależy nie tylko od dzielącej je odległości, ale także od ich względnych rozmiarów. Te ustalenia zmuszają do przewartościowania dotychczasowych modeli teoretycznych i wskazują nowe kierunki badań.
Programowanie bez punktu odniesienia
Kluczowym wyzwaniem podczas tworzenia algorytmu był paradoksalny brak danych treningowych – jak nauczyć maszynę odkrywać coś, czego sami jeszcze nie znamy? Naukowcy rozwiązali ten problem, tworząc elastyczną strukturę programistyczną zdolną do samodzielnego identyfikowania wzorców w chaotycznych układach. Ta metoda ma potencjalnie uniwersalne zastosowanie, od analizy układów biologicznych po modelowanie zjawisk astrofizycznych.
Czytaj także: Kiedy plazma ze Słońca dociera do Ziemi powstają bardzo dziwne dźwięki. Pole magnetyczne skrzeczy i chrupie
W dobie powszechnej krytyki sztucznej inteligencji za płytkie treści czy zagrożenia dla rynku pracy, ten przypadek pokazuje jej inną twarz. Choć do pełnego zrozumienia implikacji tego odkrycia droga jeszcze daleka, badanie opublikowane w PNAS sugeruje, że odpowiednio zaprojektowana AI może stać się wartościowym partnerem w naukowym poznawaniu rzeczywistości. To ważny głos w dyskusji o roli maszyn w odkrywaniu fundamentalnych praw natury – bez nadmiernego entuzjazmu, ale z uznaniem dla nowych możliwości.