Yapay zeka, insan tasarımı kurulumlardan daha iyi performans gösterebilecek yeni fizik deneyleri öneriyor

Araştırma evrenle ilgili sorular sormak anlamına gelir. Yüzyıllar boyunca akıllı beyinler, sonuçlarının doğa kanunları hakkında mümkün olduğunca açık ve net bir şekilde bir şeyleri ortaya çıkarması için tasarlanmış ustaca deneyler tasarlayarak bilimi ilerletti.

Uluslararası bir araştırma ekibi şimdi şu soruyu sordu: Bu süreç otomatikleştirilebilir mi? Yapay zeka deneyler için yeni fikirler geliştirebilir mi? Cevap açık bir evet. Yapay zeka, fiziğin çeşitli alanlarında, insanlar tarafından tasarlanan deneylerden daha kesin sonuçlar sağlayan deneyler önerebilir.

Günlükte DoğaEkip, araştırmaya yönelik bu yeni yaklaşımın mevcut durumunu sundu.

Mevcut bileşenlerden en iyi deney

Bu, deneysel fizikte tipik bir durumdur: Ekipmanla dolu bir laboratuvarınız var; belki lazerler, mercekler ve aynalar, belki farklı dedektörler ve elektronik bileşenler. Bunların hepsi neredeyse anlaşılmaz sayıda yolla birleştirilebilir. Bu geniş yelpazedeki deneysel olasılıklar arasından evrene yeni bakış açıları sağlayabilecek olanı seçmelisiniz.

Normalde bu, sezgi ve büyük miktarda deneyim gerektirir. Ancak Mario Krenn’in keşfettiği gibi bazen bu bile yeterli olmuyor. Bugün Tübingen Üniversitesi’nde bilim alanında makine öğrenimi profesörüdür. Viyana’da öğrenciyken kuantum deneyinin kurulumu üzerinde çalışıyordu. Ancak ne kendisi ne de araştırma grubunun diğer üyeleri istenen kuantum etkilerini gösterebilecek uygun bir deneysel konfigürasyon bulamadılar.

Bunun üzerine Krenn bilgisayara sormaya karar verdi. Kendisine sunulan bireysel bileşenleri matematiksel olarak tanımladı, ardından bu bileşenlerin kombinasyonlarını bulmak için anlamlı bir deneyle sonuçlanacak bir algoritma araştırması yaptı.

Krenn, “Programlama yalnızca birkaç saat sürdü. Sonra eve gittim ve bilgisayarı çalışır durumda bıraktım” diyor. “Ertesi gün ofise geldiğimde program, önerilen çözümü içeren bir dosya oluşturmuştu. Elbette bu son derece heyecan vericiydi. Hemen teklifi analiz etmeye başladım ve aslında: Hepimizin aksine, bilgisayar gerekli kriterleri karşılayan bir deney düzeneği bulmuştu.”

Bir chatbot değil, bir arama problemi

Bu yaklaşımın, büyük dil modellerinden aşina olduğumuz yapay zeka türüyle çok az ortak yanı vardır. Chatbotlar muazzam miktarda veri üzerinde eğitilir ve ardından istatistiksel olarak olası çözümler üretir. Yeni fizik deneyleri ararken görev tamamen farklıdır.

Krenn, “Bu çok büyük bir optimizasyon problemidir” diyor. “Mevcut bileşenlerden oluşturulabilecek çok büyük bir olası deney alanı var. Mümkün olan en iyi çözümü bulmak için bilgisayarın bu alanı sistematik olarak araştırması gerekiyor.”

TU Wien Elektron Mikroskobu Merkezi başkanı Philipp Haslinger, “Sonuçlar etkileyici” diyor. “Özellikle elektron mikroskobunda, dolaşıklık ve yeni kuantum mekanik mikroskopi konseptleri ile sistematik olarak ancak şimdi çalışmaya başlıyoruz. Bu alandaki insan sezgisi genellikle hala çok sınırlıdır. Bu nedenle yapay zeka, bir insanın muhtemelen asla bulamayacağı, ancak önemli ölçüde daha iyi görüntüler üretebilen veya tamamen yeni ölçüm olanakları sunabilen mikroskop tasarımlarını tanımlayabilir.”

Bu yaklaşım, füzyon reaktörlerini geliştirmek, parçacık detektörleri için yeni fikirler geliştirmek ve yerçekimsel dalga detektör sistemlerini daha da hassas hale getirmek için öneriler üretmek için halihazırda kullanıldı.

Krenn, “Bazen bilgisayar tarafından oluşturulan bu deneysel önerilere bakıyorsunuz ve bunların ardındaki fikri, yani yeni konseptin neden önceki yaklaşımlardan daha iyi çalıştığını hızla anlıyorsunuz” diyor. “Fakat bazen bunu anlamak da çok zordur. Yeni deney düzeneğinin daha iyi çalıştığını hesaplayabilirsiniz ama nedenini gerçekten kelimelere dökemezsiniz.”

Bu mümkün çünkü modern bilgisayarlar çok çeşitli fiziksel durumları yönetilebilir bir süre içinde simüle edebiliyor.

Krenn, “Amaç evrensel bir fizik simülatörü gibi bir şey geliştirmektir” diyor. “Bugün, fiziğin birkaç önemli temel denklemi sizi zaten çok uzun bir yola götürebilir. Bir bilgisayar bunları belirli bir deney düzeneğinde ne olacağını tahmin etmek için kullanabilir ve ardından düzeni istenen hedefe göre optimize edebilir.”

Hedefi belirleme sanatı

Ancak bu hedefi tanımlamak insanların görevi olmaya devam ediyor.

“Zorluk tam olarak budur: gerçekte ne istediğinizi ve hangi kısıtlamaların karşılanması gerektiğini mümkün olduğunca doğru bir şekilde tanımlamak; örneğin, maksimum maliyet veya cihazın patlamadan emebileceği maksimum enerji miktarı.”

Ama gelecekte bilimin büyük eureka anlarını bilgisayarlara bırakırsak, biraz talihsizlik olmaz mı?

“Hayır, kesinlikle hayır” diyor Krenn. “İnsan işi daha yüksek bir seviyeye doğru kayıyor. Geçmişte hesaplamaların elle yapılması gerekiyordu ve bugün kimse buna geri dönmek istemiyor. Artık bizim için harika deneysel fikirler geliştirebilecek araçlarımız var; ancak bu araçları kullanmak hâlâ bilimsel uzmanlık, yaratıcılık ve iyi bir fizik sezgisi gerektirecek.”