AIの利用は多くの分野に広がっており、物理学も例外ではありません。
そのため、 MITとバーゼル大学の科学者たち 最近、物理学の難しい問題に取り組むために、特に物理システムの相を分類する際に、生成的人工知能を活用しています。
この先進的な手法は、新しい材料の調査を大幅に向上させる可能性があります。どのように機能するかを詳細に見ていきましょう。
相転移の研究
研究者たちは新しく開発された材料の相転移を研究するためにAIを適用しました。水が氷に凍るといった相転移は、密度や体積などの特性に重要な変化をもたらします。一般的な物質におけるこれらの転移はよく理解されていますが、新しい材料や複雑なシステムにおける転移は依然として重要な研究分野です。未知のシステムにおけるこれらの転移を認識し定量化することは、限られたデータのためにしばしば課題となります。
MITとバーゼル大学の研究者たち 新しい物理システムの相図を自動的にマッピングするために、生成的AIを用いた機械学習フレームワークを開発しました。この物理に基づいたアプローチは、理論的な専門知識と大規模なラベル付きデータセットに大きく依存する従来の手動技術よりも効率的です。
相転移を検出するための従来の方法は、転移中に変化する「秩序パラメータ」を特定することを含みます。例えば、水が氷に変わる際には温度が0度セルシウス以下に下がり、秩序パラメータは結晶状態の水分子の割合です。AIモデル、特に生成的分類器のようなものは、今やこのタスクをより効率的に、人間のバイアスなしに処理できるようになりました。
先端材料と量子システムにおける応用
新しいAIフレームワークは、新しい材料における熱力学的特性の研究や量子もつれの検出に大きな影響を与える可能性があります。この技術は、以前は未知の物質の相を自律的に発見する扉を開き、科学的発見のプロセスを効率化します。
生成モデルの利点
新しいデータポイントを生成するために確率分布を推定する生成モデルは、分類器を構築する上で大きな利点を提供します。MITチームのアプローチは、これらのモデルを使用して、既知の物理システムの特性を機械学習フレームワークに深く組み込むことで、相検出の精度と効率を向上させることを含みます。
この生成的AIアプローチの潜在的な応用は相転移を超えています。物理システムにおけるさまざまなバイナリ分類タスクを解決するために使用でき、量子もつれを検出し、パラメータ調整を最適化することで大規模言語モデルを改善することもできます。将来の研究は、相転移を効果的に検出するために必要な測定数に関する理論的保証を確立することを目指しています。
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