Cercetătorii americani de la Universitatea New Mexico și Laboratorul Național Los Alamos au reușit o descoperire remarcabilă în domeniul fizicii teoretice. Aceștia au folosit inteligența artificială pentru a rezolva o problemă de fizică rămasă deschisă de peste o sută de ani, reprezentând o schimbare majoră în modul în care sunt abordate problemele complexe din știința materialelor. Noul sistem, denumit THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation), promite să îmbunătățească considerabil precizia și viteza analizelor în fizica materialelor extrem de reactives.

Rezultatele publicate în revista Physical Review Materials evidențiază faptul că această performanță marchează o cotitură în domeniul mecanicii statistice și al fizicii materialelor. Folosind rețele tensoriale și metode avansate de calcul bazate pe inteligența artificială, cercetătorii au reușit ceea ce era considerat anterior imposibil: rezolvarea directă și precisă a integralei configuraționale, ecuația fundamentală care descrie interacțiunile dintre particulele dintr-un sistem.

Această problemă, reprezentând „blestemul dimensionalității”, a fost de-a lungul timpului o barieră majoră pentru cercetare. Pentru calculele exacte, era necesară explorarea unui număr uriaș de variabile, ceea ce ducea la un volum de calcul exponențial și la necesitatea utilizării supercomputerelor, pentru simulări aproximative sau estimări care, în cele din urmă, ofereau rezultate limitate ca precizie.

Profesorul Dimiter Petsev explică semnificația revoluției tehnologice aduse de sistemul THOR: „Rezolvarea integralei configuraționale, considerată odinioară imposibilă din cauza dimensiunilor uriașe, a devenit acum o problemă gestionabilă, datorită algoritmilor de inteligență artificială.” Sistemul folosește interpolare tensorială în lanț pentru a comprima și analiza rapid informația complexă, păstrând în același timp acuratețea matematică.

Subtitlul sistemului, THOR AI, evidențiază valoarea sa pentru știința materialelor. De exemplu, testele au demonstrat că poate calcula integrale pentru metale precum cuprul sau gaze nobile la presiuni extreme de peste 400 de ori mai rapid decât metodele tradiționale. În plus, rezultatele păstrează o fidelitate comparable cu modelele clasice, oferind o precisie ridicată.

Coordonatorul echipei de la Los Alamos, Dr. Boian Alexandrov, afirmă că această metodă înlocuiește o perioadă de un secol de simulări și estimări. «Este o descoperire care accelerează rareori în știință și are un impact semnificativ asupra înțelegerii comportamentului termodinamic al materialelor. » Logica din spatele acestei tehnologii permite o înțelegere mai profundă și o aplicabilitate largă în diverse domenii, de la metalurgie la inginerie energetică.

Impactul practic al acestei tehnologii este foarte mare. În industrie, aceasta poate revoluționa dezvoltarea de noi materiale, precum aliaje mai rezistente sau componente pentru energie nucleară și panouri solare avansate. În plus, poate reduce drastic timpul de cercetare și dezvoltare în domeniu.

Rezultatul cercetării demonstrează că inteligența artificială devine un partener esențial pentru avansarea științei fundamentale. Explorarea științifică continuă necesită monitorizarea evoluțiilor tehnologice și a noului potențial pe care îl oferă AI-ul în domenii precum fizica, chimia sau ingineria. Astfel, cercetarea trebuie să rămână mereu actualizată pentru a putea valorifica aceste oportunități, în condițiile unui domeniu în rapidă dezvoltare.