الذكاء الاصطناعي التوليدي يستكشف الأنظمة الفيزيائية المعقدة

عندما يتجمد الماء، ينتقل من الحالة السائلة إلى الحالة الصلبة، مما ينتج عنه تغيير كبير في الخصائص مثل الكثافة والحجم. تعتبر التحولات الطورية في المياه شائعة إلى درجة أننا غالبًا ما لا نفكر فيها، ولكن التحولات الطورية في المواد الجديدة أو الأنظمة الفيزيائية المعقدة هي مجال دراسة مهم.

لفهم هذه الأنظمة بشكل كامل، يجب على العلماء أن يكونوا قادرين على التعرف على الأطوار والكشف عن التحولات بينها. ولكن كيفية تكميم التغيرات الطورية في نظام مجهول غالبًا ما يكون غير واضح، خاصةً عندما تكون البيانات شحيحة.

قام الباحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة بازل في سويسرا بتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على هذه المشكلة، مما أدى إلى تطوير إطار عمل جديد لتعلم الآلة يمكنه رسم مخططات الطور للأنظمة الفيزيائية الجديدة بشكل آلي.

يعتبر نهجهم القائم على المعلومات الفيزيائية أكثر كفاءة من التقنيات اليدوية الشاقة التي تعتمد على الخبرة النظرية. وبما أنهم يستخدمون نماذج توليدية، فإن هذا النهج لا يتطلب مجموعات بيانات تدريبية كبيرة ومعلمة مثل تقنيات التعلم الآلي الأخرى.

يمكن أن يساعد هذا الإطار العلماء في دراسة الخصائص الحرارية للمواد الجديدة أو الكشف عن التشابك في الأنظمة الكمية. وفي النهاية، قد تجعل هذه التقنية من الممكن للعلماء اكتشاف أطوار المادة المجهولة بشكل آلي.

“إذا كان لديك نظام جديد بخصائص مجهولة تمامًا، كيف ستختار الكمية القابلة للملاحظة التي ستقوم بدراستها؟ الأمل، على الأقل مع الأدوات القائمة على البيانات، هو أنه بإمكانك المسح على نطاق واسع للأنظمة الجديدة بطريقة آلية، وسوف يوجهك ذلك إلى التغيرات المهمة في النظام. قد يكون هذا أداة في أنبوب اكتشاف علمي آلي لخصائص طور جديدة وغريبة،” كما يقول فرانك شيفر، الباحث المتمرس في معمل جوليا بمختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وأحد مؤلفي هذا البحث.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي