هوش مصنوعی سکان را به دست می‌گیرد: چگونه ماشین‌ها اکتشاف در فیزیک ذرات را بازتعریف می‌کنند

جهانی - خبرگزاری اخباری

هوش مصنوعی سکان را به دست می‌گیرد: چگونه ماشین‌ها اکتشاف در فیزیک ذرات را بازتعریف می‌کنند

در یک تحول عمیق در تحقیقات علمی، سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای نقش‌های حیاتی در فیزیک ذرات، به ویژه در مراکز تحقیقاتی پیشرو مانند CERN، ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی نه تنها ابزاری برای تحلیل داده‌های پس از واقعیت نیست، بلکه اکنون مستقیماً در خود آشکارسازهای ذرات ادغام شده و در زمان واقعی تصمیم می‌گیرد که کدام یک از میلیاردها رویداد رخ داده در هر ثانیه به اندازه کافی مهم هستند که ذخیره و مطالعه شوند. این تغییر تحول‌آفرین، نقطه عطفی بالقوه در تلاش بشر برای درک عمیق‌تر از اجزای بنیادی جهان است.

برخورددهنده بزرگ هادرونی (LHC) در CERN مدت‌هاست که چراغ راهی برای کشف بوده و در هر لحظه میلیاردها ذره را به هم می‌کوبد. با این حال، با وجود موفقیت‌های بی‌شمار در تأیید مدل استاندارد فیزیک ذرات – چارچوب نظری که ذرات و نیروهای بنیادی شناخته شده را توصیف می‌کند – جامعه علمی اکنون با آنچه برخی آن را «بحران خاموش» توصیف می‌کنند، دست و پنجه نرم می‌کند. اگرچه مقادیر عظیمی از داده‌ها جمع‌آوری می‌شود، اما هیچ پیشرفت عمده‌ای فراتر از مدل استاندارد حاصل نشده است، که سوالاتی را در مورد اجزای گمشده در درک ما از واقعیت ایجاد می‌کند. متیو هاتسون، در گزارش خود برای IEEE Spectrum، تأکید می‌کند که مدل استاندارد تصویر کاملی نیست و «اجزای کلیدی از واقعیت وجود دارند که ما کاملاً آنها را از دست داده‌ایم.»

این ناامیدی دقیقاً همان چیزی است که محققان را به سمت بهره‌برداری از هوش مصنوعی به روش‌های غیرمتعارف سوق می‌دهد. به جای اینکه صرفاً به هوش مصنوعی وظیفه تأیید نظریه‌های موجود داده شود، از آن خواسته می‌شود که دانشمندان را به سمت نظریه‌هایی هدایت کند که هرگز تصور نکرده‌اند. هاتسون توضیح می‌دهد که «هوش مصنوعی بدون نظارت می‌تواند هر چیز غیرعادی را برجسته کند و دامنه دسترسی ما را به مجهولات ناشناخته گسترش دهد.» با آموزش هوش مصنوعی برای شناسایی ناهنجاری‌ها و الگوهای غیرمنتظره در داده‌ها، دانشمندان امیدوارند «فیزیک جدیدی» را کشف کنند که بتواند از مدل استاندارد فراتر رود و مسیرهای کاملاً جدیدی از دانش را باز کند.

آنچه این رویکرد جدید را متمایز می‌کند، ادغام عمیق هوش مصنوعی مستقیماً در عملکرد ابزار است. در LHC، آشکارسازها در هر ثانیه ۴۰ میلیون برخورد را ثبت می‌کنند. حفظ تمام این داده‌ها به سادگی غیرممکن است، بنابراین مهندسان همیشه مجبور بوده‌اند فیلترهای پیچیده‌ای را برای تعیین اینکه کدام رویدادها برای تجزیه و تحلیل ذخیره می‌شوند و کدام‌ها دور ریخته می‌شوند، بسازند – در واقع، اکثریت قریب به اتفاق داده‌ها دور ریخته می‌شوند. اکنون، این تصمیمات لحظه‌ای به طور فزاینده‌ای به سیستم‌های یادگیری ماشین که بر روی آرایه‌های گیت قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) متصل به آشکارسازها اجرا می‌شوند، سپرده می‌شوند. این امر مستلزم فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی در سخت‌افزاری با منطق و حافظه بسیار محدود است که یک چالش مهندسی دشوار را ارائه می‌دهد که نیازمند نبوغ فوق‌العاده‌ای است.

این جای‌گذاری عمیق هوش مصنوعی در ابزارهای علمی، الگوی تاریخی گسترده‌تری را منعکس می‌کند. همانطور که هاتسون اشاره می‌کند، ابزارهای جدید در طول تاریخ علم پیوسته درهایی را به روی موارد غیرمنتظره گشوده‌اند. تلسکوپ گالیله قمرهایی را که به دور مشتری می‌چرخیدند، آشکار کرد و مدل زمین‌مرکزی را برانداخت. میکروسکوپ‌های اولیه دنیاهای کاملی از «جانوران کوچک» را که قبلاً غیرقابل تصور بودند، نمایان کردند. این ابزارهای بهبود یافته تنها به سوالات موجود پاسخ ندادند؛ آنها امکان طرح سوالات کاملاً جدید را فراهم کردند که منجر به تغییرات پارادایم در درک ما از کیهان شد.

در بستر فیزیک ذرات مدرن، بحران ممکن است فقط در مورد ذرات گمشده نباشد، بلکه در مورد چگونگی نگاه فراتر از محدودیت‌های تخیل انسانی در جستجوی آنها باشد. الیزا استریکلند، سردبیر ارشد IEEE Spectrum، پیشنهاد می‌کند که اگرچه هوش مصنوعی ممکن است مستقیماً اسرار جهان را حل نکند، اما بدون شک نحوه جستجوی ما برای پاسخ‌ها را تغییر خواهد داد. با توانمندسازی ماشین‌ها برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که ذهن انسان ممکن است نادیده بگیرد، هوش مصنوعی مسیرهای بی‌سابقه‌ای را به سوی درک عمیق‌تر از واقعیت می‌گشاید و به طور بالقوه بلوک‌های سازنده بنیادی جهان را که هنوز گریزان هستند، آشکار می‌کند.

خبرگزاری اخباری