UA RU EN

Искусственный интеллект справился с задачей, над которой годами бился нобелевский лауреат

Нейронные сети достигли успеха в решении проблемы, которая оставалась нерешённой для выдающегося ученого на протяжении многих лет. Фото: НВ — Техно

Публикация в Journal of Statistical Mechanics

1 июля, 21:00. В журнале Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment вышла работа, которая проливает свет на давнюю модель заклинивания. Нейросеть Claude смогла получить формальное доказательство — то самое, которое долгое время не давалось нобелевскому лауреату Джорджо Паризи и профессору Римского университета Ла Сапиенца Франческо Дзампони. Физики долго не могли найти логическое обоснование, хотя многочисленные вычисления упорно показывали, что два параметра модели (a и b) в сумме дают 1 с абсолютной точностью.

Нейросеть и новые горизонты

В 2014 году Паризи и Дзампони обратили внимание на эту закономерность, но строгое математическое доказательство оставалось недоступным. Сначала Claude попросили воспроизвести расчёты, сделанные двадцать лет назад. В итоге нейросеть предложила базовую идею, которая прошла проверку, была исправлена и в конечном счёте оказалась верной. Этот успех показал, что два разных теоретических подхода — итальянских и французских учёных — описывают одни и те же физические законы.

Этот прорыв открывает путь к более глубокому изучению моделей заклинивания и их практического применения. Результаты подчёркивают ценность междисциплинарных методов в науке, особенно когда речь идёт об использовании современных технологий вроде нейросетей для решения сложных задач. Такой подход может дать импульс новым исследованиям в физике и смежных областях, где традиционные инструменты иногда оказываются бессильны.

Этот успех в области нейросетей подчеркивает значимость новых подходов в научных исследованиях. Например, недавние открытия в математической основе квантовой механики также демонстрируют, как инновационные методы могут привести к пересмотру устоявшихся теорий и открытию новых горизонтов в физике.