Գիտնականները հետազոտել են փոշոտ պլազմայի քաոսային դինամիկան և պարզել, որ ճիշտ մարզման դեպքում արհեստական բանականությունը կարող է ինքնուրույն հայտնաբերել նոր ֆիզիկական երևույթներ: Ֆիզիկոսները ստեղծել են արհեստական բանականության նոր մոդել՝ հիմնված մեքենայական ուսուցման վրա, որը օգնել է շտկել փոշոտ պլազմայի ներսում մասնիկների վարքագծի վերաբերյալ տեսությունը: Սովորաբար գիտնականները մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներն օգտագործում են որպես գործիք՝ հսկայական քանակությամբ տվյալներ վերլուծելու կամ փորձերը օպտիմալացնելու նպատակով, սակայն արհեստական բանականության այս մոդելը իրականում հայտնաբերել է նոր ֆիզիկա, առնվազն փոշոտ պլազմային վերաբերող դեպքերում: Հետազոտությունը հրապարակվել է PNAS հանդեսում, գրում է Popular Mechanics-ը:

Պլազման նյութի չորրորդ վիճակն է, որն իրականում կազմում է Տիեզերքի բոլոր սովորական նյութի 99,9%-ը: Փոշոտ պլազման իոնացված գազի նույն խառնուրդն է, բայց լիցքավորված փոշու մասնիկներով: Այս տեսակի պլազման կարելի է գտնել ինչպես տիեզերքում, այնպես էլ Երկրի վրա: Օրինակ՝ անտառային հրդեհները փոշու պլազմա են առաջացնում, երբ լիցքավորված մուրի մասնիկները խառնվում են ծխի հետ: Գիտնականները նշում են, որ իրենց նոր արհեստական բանականության մոդելը մինչ այժմ տվել է փոշու պլազմայի ֆիզիկայի ամենամանրամասն նկարագրությունը՝ ճշգրիտ կանխատեսումներ անելով ոչ փոխադարձ ուժերի համար։


Ոչ փոխադարձ ուժերը փոխազդեցություններ են այն մարմինների միջև, որոնցում A մարմնի կողմից B մարմնի վրա ազդող ուժը մեծությամբ հավասար չէ կամ հակառակ ուղղությամբ չէ B մարմնի կողմից A մարմնի վրա ազդող ուժին։ Դա խախտում է Նյուտոնի երրորդ օրենքով նկարագրված համաչափությունը, ըստ որի՝ յուրաքանչյուր գործողության համար կա հավասար և հակադիր ուղղված արձագանք։

Պարզ ասած՝ ոչ փոխադարձ ուժերն ի հայտ են գալիս, երբ պլազմայում երկու մասնիկների միջև գործող ուժերը նույնը չեն։ Գիտնականներն այդ երևույթը նկարագրում են որպես մասնիկների միջև փոխազդեցություն, որի դեպքում դրանց հարաբերական դիրքերը կարող են ազդել մասնիկների միջև ձգողական կամ վանողական ուժերի վրա, հաղորդում է Ֆոկուսը։

Ֆիզիկոսների կարծիքով՝ ենթադրվում էր, որ փոշոտ պլազմայում առաջատար մասնիկը ձգում է հետ մնացող մասնիկը, բայց հետ մնացող մասնիկը միշտ վանում է առաջատարին։ Այդ երևույթը ենթադրվում էր տեսության մեջ, բայց գիտնականները նախկինում երբեք չէին բախվել նոր ֆիզիկական երևույթի։ Ներկայում ֆիզիկոսները ստացել են այդ տեսության առավելագույն մոտիկ հաստատումը։

Արհեստական բանականությունը միաժամանակ կարողացել է ուղղել փոշոտ պլազմայի վերաբերյալ որոշ տեսական սխալ պատկերացումներ։ Օրինակ՝ ֆիզիկոսները կարծում էին, թե մասնիկի լիցքը համեմատական է դրա չափսին, սակայն մոդելը հաստատում է, որ չնայած ավելի մեծ մասնիկը ավելի մեծ լիցք է պարունակում, այն համեմատական չէ, քանի որ կարող է միաժամանակ դրա վրա կարող են ազդել խտությունն ու ջերմաստիճանը։ Արհեստական բանականությունը պարզել է նաև, որ մասնիկների միջև լիցքը կախված է ոչ միայն դրանց միջև հեռավորությունից, այլև չափերից։

Գիտնականների հաղթահարած ամենադժվար խնդիրներից մեկը կապված էր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի ստեղծման հետ։ Սովորաբար, արհեստական բանականությունն իր կարողությունները ձեռք է բերում տվյալներ ստանալով կամ դրանցից սովորելով. եթե արհեստական բանականությանը տալիս եք կապիկի մեկ միլիոն պատկեր, ավելի ու ավելի լավ կճանաչի, երբ տեսնի նրան։ Սակայն, երբ խոսքը վերաբերում է նոր ֆիզիկական երևույթների հայտնաբերմանը, դրա համար ուսուցման շատ տվյալներ չկան։ Հետևաբար, ֆիզիկոսները ստիպված էին ստեղծել մի շրջանակ, որը արհեստական բանականությանը հնարավորություն կտար աշխատել առկա տվյալների հետ՝ միևնույն ժամանակ պահպանելով չուսումնասիրված ֆիզիկան հետազոտելու ազատությունը։

Գիտնականները հավելել են, որ ճիշտ օգտագործման դեպքում արհեստական բանականությունը կարող է բացել դուռը դեպի բոլորովին նոր աշխարհներ՝ դրանք ուսումնասիրելու համար։