Emory University’nin Pesquisadores’si, yüklü parçacıkların davranışını analiz etmek için özel bir sinir ağı geliştirdi. Teknoloji, karmaşık etkileşimlerin haritalandırılmasında %99’dan fazla doğruluk elde etti. Ayrıntılı çalışma, Sciences’nin National Academy’sinin Proceedings bilimsel dergisinde yayınlandı. Yenilik, deneysel laboratuvar verilerini gelişmiş yapay zeka işlemeyle birleştiriyor. Sonuç, geleneksel bilimin gizlediği fiziksel kalıpları ortaya çıkarıyor.
Tozlu plazma iyonize gaz ve yüklü mikroskobik elementler içerir. Maddenin Esse durumu hem uzayda hem de günlük karasal ortamlarda mevcuttur. Yeni yöntem, bilim adamlarının kontrollü bir vakum odası içindeki düzinelerce parçacığın üç boyutlu hareketini izlemesine olanak sağladı. Yapay zeka, kolektif davranışı yöneten kesin güçleri ortaya çıkarmak için bu yörüngeleri işledi. Bu yaklaşım, birçok bileşen içeren sistemlerdeki doğrudan etkileşimlerin nasıl ölçüleceği konusunda uzun süredir devam eden bir sorunu çözmektedir.
Rede siniri çekim ve itme kuvvetlerini tanımlar
Araştırma ekibi, analizi kolaylaştırmak için parçacık hareketini üç ana bileşene ayırdı. İlk faktör, elemanın hızıyla doğrudan bağlantılı olan sürükleme kuvvetini içerir. İkinci bileşen, yerçekiminin kütle üzerindeki etkisi gibi dış çevresel kuvvetleri içerir. Üçüncü yön, parçacıkların kendileri arasındaki doğrudan ve sürekli etkileşimleri yakalar. Sinir ağı, laboratuvarda yakalanan gerçek yörüngelerle eğitildi. Sistem, geleneksel yöntemlerin göz ardı ettiği asimetrik ayrıntıları tespit edebildi.
Veriler, hareketli unsurlar arasında tuhaf bir dinamiği ortaya çıkardı. Önden giden bir parçacık, hemen arkasından gelen parçacığı çekebilir. Öte yandan takip eden parçacık her zaman lideri iter. Essa’nin karşılıklı olmayan eylemi, fiziksel çok gövdeli sistemlerde sıklıkla meydana gelir. Araştırmacılar bu pratik etkiyi iki teknenin bir gölün sularını geçmesine benzetiyorlar. Her bir teknenin oluşturduğu dümen suyu, göreceli konumlarına bağlı olarak diğerini farklı şekilde etkiler. Hesaplamalı model, parçacıkların ivmesini tam olarak tahmin ederken 0,99’un üzerinde bir belirleme katsayısına ulaştı.
Descoberta klasik fizik teorilerine meydan okuyor
Önceki fizik teorileri bu sistemler için daha basit kurallar varsayıyordu. Klasik literatür, bir toz parçacığının yükünün yarıçapıyla orantılı olarak arttığını belirtiyordu. Yeni teknolojinin topladığı veriler gerçek ilişkinin çok daha karmaşık olduğunu gösteriyor. Yük, ortamdaki plazmanın yoğunluğuna ve sıcaklığına bağlı olarak önemli ölçüde değişir. Testler sırasında gözlemlenen matematiksel üs 0,30 ile 0,80 arasındadır. Esse değeri, arka plandaki gaz basıncının artmasıyla tutarlı bir şekilde artar.
Outra Bilim adamları arasındaki ortak varsayım, elementler arasındaki mesafeydi. Antik teori, parçacıklar arasındaki kuvvetlerin, boyutlarına bağlı olmaksızın mesafeyle birlikte üstel olarak düştüğünü belirtiyordu. Mevcut analiz, parçacık boyutunun kuvvet azalmasına açık ve doğrudan bağlı olduğunu ortaya çıkardı. Ekip tarafından gerçekleştirilen ek Experimentos, yerleşik literatürden bu önemli sapmaları doğruladı.
- Yenilikçi yöntem, yüklerin fizik alanında benzeri görülmemiş bir doğrulukla ölçülmesini mümkün kıldı.
- Bağımsız laboratuvar Testes, yapay zeka sistemi tarafından hesaplanan kütleleri doğruladı.
- Arka plandaki gaz basıncı davranışı ve üssün artışını doğrudan etkiler.
- Koruma uzunlukları, araştırmacıların daha önce hiç başaramadığı kadar ayrıntılı bir şekilde kaydedildi.
Kurumdaki deneysel fizik profesörü Justin Burton, aracın nasıl çalıştığını açıkladı. Ele, yöntemin, sonuçları açıklama olmadan sunan basit bir kara kutu gibi davranmadığının altını çizdi. Sinir ağının yapısı, bilim tarafından halihazırda bilinen tüm fiziksel kısıtlamalara uygundur. Essa’nin temel özelliği, araştırmacıların yüksek güvenilirlikle yeni bilgiler keşfetmesine olanak tanır.
Tozlu Plasma evrenin büyük bir kısmını oluşturur
Plazma, modern fizikte maddenin dördüncü hali olarak sınıflandırılır. Elektronlar ve iyonlar bu yapı içerisinde serbestçe hareket ederler. Esse durumu tüm görünür evrenin yaklaşık %99,9’unu oluşturur. Ele, güneş rüzgarlarından fırtına sırasındaki şimşeklere kadar muazzam doğal olaylar oluşturur. Toza özel versiyon, malzemenin varsayılan davranışını değiştiren yüklü tanecikler ekler. Esse sistemi, Saturno gezegeninin halkalarında ve diğer uzay oluşumlarında doğal olarak oluşur.
Bu fenomen aynı zamanda uzay araştırmalarını da doğrudan etkiliyor. Na Lua, zayıf yerçekimi, toz parçacıklarının ortamda yüzmesine neden olur. Esses elemanları, görevler sırasında astronotların uzay kıyafetlerine yapışıyor. Na Terra, etki çevresel acil durumlarda ortaya çıkar. Yangınlarda oluşan yüklü kurum parçacıkları radyo sinyallerini etkileyebilir. Essa paraziti, sahadaki itfaiye ekipleri arasındaki hayati öneme sahip iletişimi bozar.
Bilim adamları, güvenli çalışma için bu aşırı koşulları laboratuvarda yeniden yaratıyorlar. Eles, plastik mikroküreleri bir vakum odasında askıya alır ve iç basıncı ayarlar. Amaç, doğada veya uzayda bulunan gerçek koşulları simüle etmektir. Laboratuvarda geliştirilen tomografik görüntüleme tekniğinde odanın tüm hacmini tarayan bir lazer tabakası kullanılıyor. Yüksek hızlı bir kamera, hızlı ardışık görüntüler kaydeder. Essas görüntüleri daha sonra birkaç dakikalık deney boyunca üç boyutlu yörüngeleri yeniden oluşturmak için birleştirilir.
Validação tekniği sonuçların doğruluğunu sağlar
Araştırma ekibi, çalışmanın geçerliliğini sağlamak için sıkı önlemler aldı. Bilim adamları, her bir parçacığın kütlesini çıkarmak için modeli tamamen bağımsız iki yolla doğruladılar. Elde edilen değerler birbiriyle mükemmel bir şekilde örtüştü. Rakamlar aynı zamanda geleneksel optik mikroskop kullanılarak yapılan doğrudan ölçümlerle de eşleşiyordu. Essa’nin sağlam iç tutarlılığı, bilim camiasının yapay zekanın ortaya çıkardığı güçlere olan güvenini artırır.
Sinir ağı belirli fiziksel simetrileri içerecek şekilde tasarlandı. Sistem birbiriyle aynı olmayan parçacıkları işleyebilir. Yapay zeka eğitiminde sınırlı miktarda deneysel veri kullanıldı. Essa kısıtlaması, oldukça spesifik ve optimize edilmiş bir yazılım mimarisinin oluşturulmasını gerektiriyordu. Bir yıldan fazla süren haftalık Reuniões oturumları kod yapısının iyileştirilmesine yardımcı oldu. Devam eden çaba, araştırma için nispeten basit ama son derece güçlü bir hesaplama modeliyle sonuçlandı.
Teorik fizik profesörü Ilya Nemenman, elde edilen doğruluğun önemini vurguladı. Ele, sistemin yüksek hassasiyetinin, alanın ilerlemesini sınırlayan eski yanlışlıkları düzeltmeyi mümkün kıldığını açıkladı. Model artık daha önce mevcut olmayan ayrıntılı niceliksel açıklamalar sunuyor. Wentao Yu, Emory University’deki doktorası sırasında projenin ilk yazarı olarak görev yaptı. Ele şu anda araştırma kariyerine Caltech’de devam ediyor. Araştırmanın ortak yazarı Eslam Abdelaleem, Georgia Tech’de doktora sonrası araştırmacı olarak çalışıyor.
Tecnologia biyoloji ve endüstri alanındaki çalışmalara kapı açıyor
Üniversitede geliştirilen yazılım çerçevesi büyük pratik çok yönlülük sunar. Sistem, süper bilgisayarlara ihtiyaç duymadan normal bir masaüstü bilgisayarda verimli bir şekilde çalışır. Araştırmacılar bu aracı endüstriyel boyalardaki kolloidleri incelemek için uyarlayabilirler. Sistem aynı zamanda canlı hücre gruplarındaki kolektif etkileşimlerin analizine de mükemmel şekilde uygulanıyor. Ilya Nemenman benzer fikirleri biyoloji alanında da kullanmayı planlıyor. Ele, Alemanha’deki araştırma stajı sırasında biyolojik sistemlerdeki kolektif hareketi inceleyecek.
National Science Foundation program direktörü Vyacheslav Lukin, projenin etkisini değerlendirdi. Ele, farklı departmanlar arasındaki disiplinler arası işbirliğini büyük ölçüde övdü. Teknolojik ilerleme, karmaşık plazma fiziğini modern yapay zeka araçlarıyla birleştiriyor. Essa stratejik birliği gelecekte yaşam sistemlerinin anlaşılmasına doğrudan fayda sağlayabilir. Araştırma birincil mali desteğini NSF’den aldı. Projede ayrıca Simons Foundation tarafından sağlanan ek kaynaklar da yer aldı.
Bilim adamları tıbbi onkoloji gibi alanlarda uygulama için muazzam bir potansiyel görüyorlar. Hücrelerin kolektif etkileşimlerini anlamak, kanser metastazı süreçlerine ışık tutabilir. Yöntem, doğrudan etkileşimlerin modellenmesinin zor olduğu sistemlerde yasaların çıkarılması için sağlam bir başlangıç noktası sunar. Justin Burton, yapay zekanın sorumlu kullanımını, bilinmeyeni keşfetmeye yönelik tarihi misyonla karşılaştırıyor. Çalışma, teknolojinin uzun bir yol kat edebileceğini açıkça gösteriyor
