Der Einsatz von KI erstreckt sich jetzt über viele Bereiche, und die Physik ist keine Ausnahme.
Somit, Wissenschaftler vom MIT und der Universität Basel haben kürzlich generative künstliche Intelligenz eingesetzt, um schwierige Fragen in der Physik anzugehen, insbesondere bei der Klassifizierung von Phasen physikalischer Systeme.
Dieses fortschrittliche Verfahren könnte die Untersuchung neuer Materialien erheblich verbessern. Lassen Sie uns im Detail sehen, wie es funktioniert.
Die Forschung zu Phasenübergängen
Die Forscher wandten KI an, um Phasenübergänge in neu entwickelten Materialien zu untersuchen. Phasenübergänge, wie wenn Wasser zu Eis gefriert, führen zu erheblichen Veränderungen der Eigenschaften wie Dichte und Volumen. Während diese Übergänge in gängigen Substanzen gut verstanden sind, bleiben jene in neuartigen Materialien oder komplexen Systemen ein kritisches Forschungsgebiet. Das Erkennen und Quantifizieren dieser Übergänge in unbekannten Systemen ist oft eine Herausforderung aufgrund begrenzter Daten.
Die Forscher vom MIT und der Universität Basel haben einen Machine-Learning-Rahmen entwickelt, der generative KI einsetzt, um automatisch Phasendiagramme für neue physikalische Systeme zu erstellen. Dieser physikinformierte Ansatz ist effizienter als traditionelle, manuelle Techniken, die stark auf theoretisches Fachwissen und große, beschriftete Datensätze angewiesen sind.
Traditionelle Methoden zur Erkennung von Phasenübergängen beinhalten die Identifizierung eines „Ordnungparameters“, der sich während des Übergangs ändert. Zum Beispiel beinhaltet der Übergang von Wasser zu Eis, dass die Temperatur unter 0 Grad Celsius fällt, wobei der Ordnungparameter der Anteil der Wassermoleküle in einem kristallinen Zustand ist. KI-Modelle, wie generative Klassifikatoren, können diese Aufgabe jetzt effizienter und ohne menschliche Voreingenommenheit bewältigen.
Anwendung in fortschrittlichen Materialien und Quantensystemen
Der neue KI-Rahmen könnte erhebliche Auswirkungen auf das Studium der thermodynamischen Eigenschaften in neuartigen Materialien und die Erkennung von Quantenverschränkung haben. Diese Technik öffnet die Tür zur autonomen Entdeckung bisher unbekannter Materiephasen und optimiert den wissenschaftlichen Entdeckungsprozess.
Vorteile von Generativen Modellen
Generative Modelle, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen schätzen, um neue Datenpunkte zu generieren, bieten signifikante Vorteile beim Aufbau von Klassifikatoren. Der Ansatz des MIT-Teams besteht darin, diese Modelle zu verwenden, um bekannte Eigenschaften physikalischer Systeme tief in das Machine-Learning-Framework zu integrieren, was die Genauigkeit und Effizienz der Phasendetektion verbessert.
Die potenziellen Anwendungen dieses generativen KI-Ansatzes gehen über Phasenübergänge hinaus. Er könnte verwendet werden, um verschiedene binäre Klassifikationsaufgaben in physikalischen Systemen zu lösen, Quantenverschränkung zu erkennen und sogar große Sprachmodelle durch Optimierung des Parameter-Tunings zu verbessern. Zukünftige Forschungen zielen darauf ab, theoretische Garantien für die Anzahl der Messungen zu etablieren, die erforderlich sind, um Phasenübergänge effektiv zu erkennen.
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