Maszyna odkrywa prawa natury

Maszyna odkrywa prawa natury
07.04.2009 14:27
Maszyna odkrywa prawa natury
Źródło zdjęć: © heise-online.pl

Hod Lipson i Michael Schmidt z Cornell Computational Synthesis Lab (CCSL) napisali program, który obserwował za pośrednictwem kamery ruch wahadła podwójnego i starał się go przeanalizować w taki sposób, aby odkryć prawa opisujące zachowanie całego układu. Bez uprzednio "wpojonej" znajomości praw fizyki lub matematyki (a w szczególności kinematyki czy geometrii) oprogramowanie samo odkryło prawa zachowania i inne podstawowe zasady opisujące relacje fizyczne między połączonymi ze sobą wahadłami.

288755944857483411
Źródło zdjęć: © Źródło: Cornell Computational Synthesis Lab Obserwacja wahadła podwójnego (A) i przeanalizowanie wartości wychylenia wraz z prędkościami kątowymi jego części składowych (B) pozwoliły automatycznie wykryć zasadę zachowania pędu i podać postać hamiltonowską równania ruchu układu (C) (fot. heise-online.pl)

Zdaniem ekspertów poświęcony temu osiągnięciu artykuł opublikowany w magazynie "Science" może jako pierwszy spełniać warunki niezbędne do przyznania ustanowionej w latach 80. nagrody Leibniza. Mają nią być honorowane "automatyczne dowody" twierdzeń matematycznych.

Wybór systemu wahadeł jako przedmiotu obserwacji nie jest z całą pewnością przypadkowy: ruchy połączonych ze sobą wahadeł stanowią materiał do analizy dla naukowców zajmujących się teorią chaosu. Nadmierna liczba czynników wpływających na obserwowany układ sprawia trudności przy formułowaniu weryfikowalnych zasad działania całości. Połączenie umiejętności gromadzenia danych obserwacyjnych ze zdolnością do wyprowadzania wniosków o istniejących między nimi związkach była uważana dotychczas za wyłączną cechę ludzkiego umysłu. Zautomatyzowanie takiego procesu otwierałoby nowe furtki przed nauką i doprowadziłoby do poznawczego przełomu. Indagowany przez magazyn Wired Lipson stwierdził: "Jednym z największych problemów współczesnej nauki jest odkrywanie reguł tam, gdzie wprawdzie dysponujemy olbrzymimi ilościami danych obserwacyjnych, ale zarazem napotykamy na luki w teorii. Po prostu nie wiemy, jak pewne rzeczy działają. (...) Myślę, że to może być narzędzie, które coś zmieni w tej materii".

wydanie internetowe www.heise-online.pl

Oceń jakość naszego artykułuTwoja opinia pozwala nam tworzyć lepsze treści.
Udostępnij:
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (49)