Sztuczna inteligencja a przełom w naukach ścisłych: Szybsze rozwiązania złożonych równań

Złożone problemy naukowe, których rozwikłanie tradycyjnymi metodami zajmowało lata, mogą zostać teraz rozwiązane w ułamku tego czasu dzięki sztucznej inteligencji. Dr Shuiwang Ji, profesor z Departamentu Informatyki i Inżynierii na Texas A&M University oraz czołowy ekspert w dziedzinie AI dla nauki i inżynierii (AI4Science), stoi na czele tej rewolucji.

Ji wraz z zespołem badaczy z Texas A&M opublikował obszerny artykuł w Foundations and Trends in Machine Learning, szczegółowo opisujący zastosowania i korzyści płynące z AI4Science. Ta monumentalna praca, licząca ponad 500 stron i będąca efektem współpracy ponad 60 autorów z 15 uniwersytetów, podkreśla kluczową rolę AI w rozwiązywaniu skomplikowanych równań. Ich implikacje rozciągają się na wiele dziedzin nauki i inżynierii.

Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań jest możliwość efektywnego rozwiązywania słynnego równania Schrödingera za pomocą AI. Ma to potencjał do radykalnej poprawy efektywności i dokładności w różnorodnych obszarach badawczych, w tym w odkrywaniu nowych leków, projektowaniu innowacyjnych materiałów, opracowywaniu materiałów bateryjnych oraz w katalizie.

„Celem nauk przyrodniczych jest zrozumienie świata w różnych skalach czasowych i fizycznych, co prowadzi do trzech głównych systemów: kwantowego, atomowego i kontinuum” – wyjaśnia dr Ji, który jest również nagrodzony tytułami Presidential Impact Fellow i Chancellor EDGES Fellow. „Podstawy tych systemów są określane przez równania różniczkowe, jednak ich złożoność znacząco rośnie wraz ze skalą systemów. Właśnie w tym obszarze AI wnosi transformacyjną wartość.”

Tradycyjnie, równania różniczkowe, takie jak równanie Schrödingera, mogą być rozwiązane analitycznie jedynie dla małych skal, na przykład testując dynamikę dwóch cząstek. Jednak wraz ze wzrostem liczby badanych cząstek, złożoność równań rośnie wykładniczo, czyniąc je niemożliwymi do rozwiązania dla systemów o praktycznie użytecznych rozmiarach. Implementacja AI w celu rozwiązania tych równań pozwala na efektywną analizę systemów na dużą skalę w ułamku czasu, jaki zajęłyby tradycyjne metody.

„Wykorzystujemy AI, aby przyspieszyć nasze rozumienie nauki i projektować lepsze systemy inżynieryjne” – podkreśla Ji, który jest również dyrektorem inicjatywy Research in Artificial Intelligence for Science and Engineering (RAISE) na Texas A&M. Inicjatywa RAISE, w którą zaangażowanych jest ponad 85 członków wydziału z Texas A&M, aktywnie promuje współpracę w badaniach nad AI.

„Kieruje mną ciekawość fundamentalnej nauki, ponieważ napędza ona wiele obszarów badań w nauce i inżynierii dzięki wspólnym zasadom i równaniom” – podsumowuje Ji, wskazując na szerokie horyzonty, które otwiera zastosowanie sztucznej inteligencji w naukach podstawowych i stosowanych.