На краю известного: сможет ли ИИ открыть новую физику

Искусственный интеллект становится важным инструментом изучения Вселенной, помогая ученым анализировать большие объемы данных и находить скрытые закономерности. Недавнее исследование показало, что трансферное обучение может ускорить поиск неизвестных физических явлений и сократить затраты на сложные симуляции. Однако избыток накопленных знаний иногда мешает ИИ обнаруживать новую физику. О том, как ученые ищут баланс между опытом и способностью алгоритмов к открытиям, — в материале. Об этом пишет портал Известия.

Современная космология пытается ответить на вопросы, которые до сих пор остаются загадкой для ученых. Для этого исследователи создают сложные компьютерные модели, имитирующие развитие Вселенной при разных условиях, что требует огромных вычислительных ресурсов и времени.

Новое исследование, опубликованное в Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, показало, что искусственный интеллект может ускорить этот процесс. Ученые выяснили, что метод трансферного обучения позволяет нейросетям быстрее изучать сложные космологические модели и находить признаки новой физики.

Суть подхода заключается в том, что ИИ не обучают сразу на самых сложных симуляциях. Сначала нейросеть получает базовые знания на более простых моделях, основанных на стандартной космологической модели ΛCDM, которая описывает расширение Вселенной и распределение галактик. Затем алгоритм обучают на более сложных вариантах, где могут проявляться неизвестные физические процессы.

Эксперимент показал, что трансферное обучение позволяет более чем в десять раз сократить количество дорогостоящих компьютерных симуляций. Это может существенно ускорить поиск новых физических явлений, например, связанных с темной материей, темной энергией, массивными нейтрино или возможными отклонениями от известных законов природы.

По словам заместителя директора по научной работе Института ядерных исследований РАН, члена-корреспондента РАН Григория Рубцова, подобные технологии стали полноценным инструментом современной науки.

Однако исследование выявило и важное ограничение нового подхода. Иногда уже полученные знания могут мешать искусственному интеллекту распознавать действительно новые явления. Если неизвестный физический эффект оказывается похож на уже знакомую закономерность, нейросеть может интерпретировать его через старые модели и не заметить принципиально новое открытие.

Этот эффект получил название «негативный перенос». Он похож на ситуацию, когда человек, сталкиваясь с необычным явлением, пытается объяснить его только через уже известный опыт. Ученые обнаружили такую проблему при анализе моделей с массивными нейтрино: некоторые признаки новых физических процессов оказались похожи на изменения, связанные с параметром σ8 стандартной космологической модели.

Как отметил Григорий Рубцов, проблема закономерна, поскольку поиск новых явлений всегда был одной из самых сложных задач науки. Из истории физики известно, что люди также в ряде случаев могут пропустить такие явления. Для ИИ важно, что это инструмент, который обучается на тренировочных наборах данных. Простые модели машинного обучения не могут на выходе выдать ничего, кроме того, что было в тренировочных данных. Более сложные обладают вариативностью.

Исследование в области космологии показывает более широкую тенденцию. Искусственный интеллект постепенно становится не просто инструментом обработки данных, а помощником ученых в поиске новых знаний. Если сегодня технология помогает быстрее моделировать развитие Вселенной, то завтра аналогичные методы могут ускорить разработку лекарств, создание новых материалов, прогнозирование климатических изменений и решение сложных инженерных задач.

Как пояснил Григорий Рубцов, поскольку многие научные задачи имеют схожую структуру, решения, разработанные для одной области, могут успешно применяться и в другой.

Одним из примеров он называет медицину. Искусственный интеллект уже помогает врачам анализировать медицинские снимки и результаты обследований, особенно ценными эти технологии становятся при диагностике редких заболеваний.

Руководитель исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта по направлению «Транспорт и логистика» НИЯУ МИФИ Юрий Бородачев подчеркнул, что главная ценность ИИ заключается не в том, что он заменяет человека, а в том, что он позволяет исследователям сосредоточиться на действительно сложных задачах.

Одно из главных преимуществ нейросетей — способность быстро работать с огромным количеством вариантов. Если перед ученым стоит сложная проблема, у которой существуют тысячи возможных вариантов решения, нейросеть может предложить несколько наиболее перспективных вариантов.

По мере роста объема научных данных искусственный интеллект становится универсальным инструментом, который помогает исследователям быстрее находить нужную информацию, сопоставлять результаты разных работ и замечать связи, которые человеку было бы сложно обнаружить самостоятельно. Это позволяет ускорить научные открытия и внедрять новые технологии, методы лечения и инженерные решения.

В ближайшие годы роль искусственного интеллекта в космологии может значительно вырасти. Новые телескопы и научные проекты будут собирать беспрецедентные объемы данных, которые невозможно обработать вручную. В этих условиях именно алгоритмы помогут ученым быстрее находить скрытые закономерности и проверять гипотезы.

Несмотря на стремительное развитие технологий, специалисты не ожидают, что искусственный интеллект сможет полностью заменить ученого. Григорий Рубцов полагает, что алгоритмы остаются инструментом, а определяющая роль по-прежнему принадлежит человеку. Искусственный интеллект действительно способен ускорить отдельные открытия, однако сам научный прогресс определяется не только вычислительными возможностями, но и идеями исследователей.