Les chercheurs utilisent l’IA pour découvrir les lois cachées des systèmes de particules chargées

Le Emory University de Pesquisadores combine un réseau neuronal conçu sur mesure avec des données expérimentales de laboratoire. Le résultat révèle des modèles auparavant cachés dans l’interaction des particules de plasma avec la poussière. La précision dépasse 99 % dans la description des forces non réciproques. Le travail a été publié dans Proceedings du National Academy de Sciences.

Le plasma de poussière est constitué de gaz ionisé contenant des particules chargées microscopiques. Le système Esse est présent naturellement dans l’espace, comme dans les anneaux de Saturno, ainsi que dans les environnements terrestres, comme la fumée des incendies de forêt. Les scientifiques ont suivi le mouvement tridimensionnel de dizaines de particules dans une chambre à vide contrôlée. Ils ont ensuite appliqué l’intelligence artificielle pour déduire les forces qui régissent le comportement collectif.

L’IA Modelo apprend les forces entre les particules avec une grande précision

The team separated particle motion into three main components. L’un d’eux est la force de traînée liée à la vitesse. Outro involves environmental forces such as gravity. The third captures direct interactions between particles. The neural network trained with real trajectories captured asymmetric details. A leading particle can attract the one behind it, while the trailing particle always repels the leader.

La réciprocité Essa n’apparaît pas dans les systèmes à plusieurs corps. Les chercheurs comparent le phénomène à deux bateaux traversant un lac et générant des vagues. Le sillage de chacun affecte l’autre différemment selon leur position relative. Le modèle a atteint un coefficient de détermination supérieur à 0,99 pour prédire l’accélération des particules.

• Le système a permis de mesurer les charges et les longueurs de blindage avec une précision sans précédent
• Masses inférées par l’IA validées par Experimentos indépendantes
• Resultados contredit les hypothèses théoriques classiques sur la proportionnalité entre la taille et la charge

Justin Burton, professeur de physique expérimentale, a souligné que la méthode ne fonctionne pas comme une boîte noire. La structure du réseau respecte les contraintes physiques connues et permet également de découvrir ce qui n’était pas connu.

Les théories classiques Suposições ne résistent pas aux nouvelles données

Le précédent Teorias supposait que la charge d’une particule de poussière augmentait proportionnellement à son rayon. Les données montrent que la relation est plus complexe. Ela varie en fonction de la densité et de la température du plasma. L’exposant observé est compris entre 0,30 et 0,80 et augmente avec la pression du gaz de fond.

Outra Hypothèse courante selon laquelle les forces entre les particules diminuent de façon exponentielle avec la distance, quelle que soit leur taille. L’analyse a révélé une nette dépendance de la taille des particules à la décroissance de la force. Un Experimentos supplémentaire a confirmé ces écarts.

Ilya Nemenman, professeur de physique théorique, a expliqué que la haute précision permettait de corriger d’anciennes inexactitudes. Le modèle propose des descriptions quantitatives qui n’existaient pas auparavant. Wentao Yu, premier auteur, a travaillé sur le projet en tant que doctorant à Emory et poursuit désormais ses recherches à Caltech. Eslam Abdelaleem, co-auteur, est boursier postdoctoral à Georgia Tech.

Plasma avec de la poussière apparaît dans des environnements allant de la vie quotidienne au cosmos

Le plasma est appelé le quatrième état de la matière car les électrons et les ions se déplacent librement. Ele représente environ 99,9 % de l’univers visible, des vents solaires aux éclairs. La version poussière ajoute des grains chargés qui modifient le comportement.

Na Lua, la faible gravité laisse des particules de poussière flotter et coller aux vêtements des astronautes. Lors des incendies de forêt dans Terra, les particules de suie chargées peuvent interférer avec les signaux radio utilisés par les pompiers. En laboratoire, les scientifiques suspendent des microsphères de plastique dans une chambre à vide et ajustent la pression pour simuler des conditions réelles.

Leia Também

Des caméras capturent le dialogue entre frères après avoir coupé les mains d’une femme au Ceará

Le suspect du meurtre d’un garçon de 8 ans est abattu dans une ambulance à SP

Un policier militaire décède après 20 jours d’hospitalisation après un échange de coups de feu au Paraná

La technique d’imagerie tomographique développée dans le laboratoire de Burton utilise une feuille laser qui scanne le volume. Une caméra à grande vitesse enregistre des images qui, une fois combinées, reconstruisent des trajectoires 3D en quelques minutes.

Abordagem ouvre la voie à d’autres systèmes à plusieurs corps

Le framework développé chez Emory s’exécute sur un ordinateur de bureau commun. Ele peut être adapté pour étudier les colloïdes dans les peintures et encres industrielles ou les interactions collectives dans des groupes de cellules vivantes. Nemenman prévoit d’appliquer des idées similaires à l’étude du mouvement collectif dans les systèmes biologiques lors d’un stage au Alemanha.

Vyacheslav Lukin, directeur de programme chez National Science Foundation, a salué la collaboration interdisciplinaire. Cette avancée combine la physique des plasmas et l’intelligence artificielle et peut bénéficier à la compréhension des systèmes vivants.

La recherche a reçu le soutien principal de la NSF, avec un financement supplémentaire de Simons Foundation. Les auteurs soulignent que le succès dépend d’une conception minutieuse du réseau et de l’interprétation humaine des résultats.

Les techniciens de l’expérimentation Detalhes renforcent la fiabilité

Les chercheurs ont validé le modèle de deux manières indépendantes pour déduire la masse de chaque particule. Les valeurs coïncidaient et correspondaient aux mesures directes par microscopie optique. La cohérence interne de Essa augmente la confiance dans les forces déduites.

Le réseau neuronal intègre des symétries physiques et traite des particules non identiques. La formation utilisait un volume limité de données expérimentales, qui nécessitait une architecture spécifique. Les sessions hebdomadaires Reuniões sur plus d’un an ont affiné la structure en un modèle relativement simple mais puissant.

Le potentiel de Impacto va au-delà de la physique des plasmas

Cientistas voit du potentiel dans des domaines tels que les matériaux industriels et la biologie. Dans le cancer, par exemple, la compréhension des interactions cellulaires collectives peut éclairer les processus métastasiques. La méthode offre un point de départ pour déduire des lois dans des systèmes où les interactions directes sont difficiles à modéliser.

Burton compare l’utilisation responsable de l’IA à la mission d’exploration de l’inconnu. Ele estime que l’outil, lorsqu’il est bien utilisé, ouvre les portes à de tout nouveaux domaines de découverte.

L’étude démontre que l’intelligence artificielle peut aller au-delà de l’analyse ou de la prévision. Dans de bonnes conditions, elle permet de révéler les lois de la nature restées cachées.