Roboticistët zbulojnë fizikën alternative

Energjia, masa, shpejtësia. Këto tre variabla përbëjnë ekuacionin ikonik të Ajnshtajnit E=MC2. Por si e dinte Ajnshtajni për këto koncepte në radhë të parë? Një hap pararendës për të kuptuar fizikën është identifikimi i variablave përkatës. Pa konceptin e energjisë, masës dhe shpejtësisë, as Ajnshtajni nuk mund të zbulonte relativitetin. Por a mund të zbulohen automatikisht variabla të tillë? Një veprim i tillë mund të përshpejtojë shumë zbulimin shkencor.

Kjo është pyetja që studiuesit në Columbia Engineering i shtruan një programi të ri të AI. Programi u krijua për të vëzhguar fenomenet fizike përmes një videokamere, më pas të përpiqet të kërkojë grupin minimal të ndryshoreve themelore që përshkruajnë plotësisht dinamikën e vëzhguar. Studimi u publikua më 25 korrik në Nature Computational Science.

Studiuesit filluan duke ushqyer sistemin me pamje video të papërpunuara të fenomeneve për të cilat ata tashmë e dinin përgjigjen. Për shembull, ata dhanë një video të një lavjerrës të dyfishtë që lëkundet, i njohur se ka saktësisht katër “ndryshore të gjendjes” – këndin dhe shpejtësinë këndore të secilit prej dy krahëve. Pas disa orësh analize, UA dha përgjigjen: 4.7.

“Ne menduam se kjo përgjigje ishte mjaft afër,” tha Hod Lipson, drejtor i Laboratorit të Makinave Kreative në Departamentin e Inxhinierisë Mekanike, ku puna u krye kryesisht. “Veçanërisht pasi që e gjithë AI kishte akses në video të papërpunuara, pa asnjë njohuri mbi fizikën apo gjeometrinë. Por ne donim të dinim se cilat ishin në të vërtetë variablat, jo vetëm numri i tyre.”

Hulumtuesit më pas vazhduan të vizualizojnë variablat aktuale që programi identifikoi. Nxjerrja e vetë variablave nuk ishte e lehtë, pasi programi nuk mund t’i përshkruajë ato në asnjë mënyrë intuitive që do të ishte e kuptueshme për njerëzit. Pas disa hetimeve, u duk se dy nga variablat që zgjodhi programi korrespondonin lirshëm me këndet e krahëve, por dy të tjerët mbeten një mister.

“Ne u përpoqëm të lidhnim variablat e tjerë me çdo gjë dhe gjithçka që mund të mendonim: shpejtësitë këndore dhe lineare, energjinë kinetike dhe potenciale dhe kombinime të ndryshme të sasive të njohura,” shpjegoi Boyuan Chen Ph.D., tani një profesor asistent në Universitetin Duke. që drejtoi punën. “Por asgjë nuk dukej se përputhej në mënyrë të përsosur.” Ekipi ishte i bindur se AI kishte gjetur një grup të vlefshëm prej katër variablash, pasi po bënte parashikime të mira, “por ne nuk e kuptojmë ende gjuhën matematikore që flet,” shpjegoi ai.

Pas vërtetimit të një numri sistemesh të tjera fizike me zgjidhje të njohura, studiuesit ushqyen video të sistemeve për të cilat ata nuk dinin përgjigjen e qartë. Videot e para shfaqnin një “balerin ajri” që valëzon para një parku makinash të përdorura lokale. Pas disa orësh analize, programi ktheu tetë variabla. Një video e një llambë llave prodhoi gjithashtu tetë variabla. Më pas ata ushqyen një videoklip me flakë nga një unazë e zjarrit të pushimeve dhe programi ktheu 24 variabla.

Një pyetje veçanërisht interesante ishte nëse grupi i variablave ishte unik për çdo sistem, ose nëse një grup i ndryshëm prodhohej sa herë që programi rifillohej.

“Gjithmonë pyesja veten, nëse do të takojmë ndonjëherë një racë aliene inteligjente, a do të kishin zbuluar të njëjtat ligje të fizikës si ne, apo mund ta përshkruanin universin në një mënyrë tjetër?” tha Lipson. “Ndoshta disa fenomene duken enigmatikisht komplekse sepse ne po përpiqemi t’i kuptojmë duke përdorur grupin e gabuar të variablave. Në eksperimente, numri i variablave ishte i njëjtë sa herë që AI rifillonte, por variablat specifikë ishin të ndryshëm çdo herë. Pra, po, ka mënyra alternative për të përshkruar universin dhe është shumë e mundur që zgjedhjet tona të mos jenë perfekte.”

Studiuesit besojnë se kjo lloj inteligjence artificiale mund t’i ndihmojë shkencëtarët të zbulojnë fenomene komplekse për të cilat kuptimi teorik nuk po mban ritmin me vërshimin e të dhënave – fusha që variojnë nga biologjia në kozmologji. “Ndërsa kemi përdorur të dhëna video në këtë punë, çdo lloj burimi i të dhënave të grupit mund të përdoret – vargje radari, ose grupe ADN-je, për shembull,” shpjegoi Kuang Huang, Ph.D., i cili ishte bashkëautor i punimit.

Puna është pjesë e interesit prej dekadash të Profesorit të Matematikës Qiang Du të Fondacionit Lipson dhe Fu për krijimin e algoritmeve që mund të distilojnë të dhënat në ligje shkencore. Sistemet e mëparshme softuerike, si softueri Eureqa i Lipson dhe Michael Schmidt, mund të distilonin ligjet fizike në formë të lirë nga të dhënat eksperimentale, por vetëm nëse variablat identifikoheshin paraprakisht. Por çfarë nëse variablat janë ende të panjohur?

Lipson, i cili është gjithashtu profesor i Inovacionit James dhe Sally Scapa, argumenton se shkencëtarët mund të keqinterpretojnë ose të mos kuptojnë shumë fenomene thjesht sepse nuk kanë një grup të mirë variablash për të përshkruar fenomenet.

“Për mijëvjeçarë, njerëzit dinin për objektet që lëviznin shpejt ose ngadalë, por ishte vetëm kur nocioni i shpejtësisë dhe nxitimit u përcaktua zyrtarisht që Njutoni mund të zbulonte ligjin e tij të famshëm të lëvizjes F=MA,” vuri në dukje Lipson. Variablat që përshkruajnë temperaturën dhe presionin duhet të identifikohen përpara se ligjet e termodinamikës të mund të formalizohen, dhe kështu me radhë për çdo cep të botës shkencore. Variablat janë pararendës i çdo teorie.

“Çfarë ligjesh të tjera na mungojnë thjesht sepse nuk i kemi variablat?” pyeti Du, i cili bashkë-drejtoi punën.

Punimi ishte gjithashtu bashkëautor nga Sunand Raghupathi dhe Ishaan Chandratreya, të cilët ndihmuan në mbledhjen e të dhënave për eksperimentet.