ИИ научился определять фазовые переходы в сложных физических моделях. Это позволит упростить изучение спиновых моделей, говорится в исследовании ученых из Токийского университета, опубликованном в журнале Nature Physics.
ИИ меняет не только бытовые аспекты жизни людей, но и науку. Главное преимущество использования таких алгоритмов в научных целях заключается в том, что их можно обучать с помощью предварительно классифицированных данных (например, изображений рукописных букв) и применять для классификации гораздо более широкого диапазона данных.
В новой работе физики использовали ИИ для ускорения исследований спиновых моделей, которые ученые используют для изучения фазовых переходов. В ходе предыдущего исследования они создали нейросеть для отслеживания фазовых переходов материи (жидкости, газа или твердого вещества) в простых физических моделях.
Доработав ИИ, исследователи смогли использовать его аналогичным образом в сложных физических моделях. Авторы работы отмечают, что нейросеть может применяться для исследования различных условий, в которых происходит фазовый переход.
Тестирование показало, что ИИ, обученный по одной модели и примененный к другой, может выявить ключевые сходства между различными фазами в разных системах.
Ранее университет Иннополис выиграл 4 гранта президента России на развитие нейронауки. Всего от университета грант получили четверо ученых на общую сумму 9,6 млн рублей.