PSI kasutab tehisintellekti teaduslike avastuste edendamiseks kvantarvutuste läbimurde kaudu

Pilt: TechCrunch · Allikas

Startup PSI kasutas avaldamata Anthropic AI mudelit, et lahendada kaua püsinud kvantarvutuse probleem, demonstreerides tehisintellekti üha kasvavat rolli teadusuuringutes ja potentsiaali muuta teoreetiline füüsika praktilisteks tehnoloogiateks.

Physical Superintelligence (PSI), AI-põhisele teadustööle keskenduv startup labor, tegi hiljuti olulise läbimurde, lahendades 18 aasta vanuse probleemi kvantarvutuses, kasutades Anthropic’i avaldamata Fable 5.2 AI mudeli versiooni. David Turturean, MIT vilistlane ja PSI tehniline töötaja, kasutas varast ligipääsu sellele arenenud mudelile, et lahendada Aaronson-Ambainise oletus — põhiküsimus seoses kvantarvutite suutlikkusega lahendada probleeme kiiremini kui klassikalised arvutid.

See probleem, mille olid esitanud mitmed teadlased nende seas Scott Aaronson, jäi lahendamata peaaegu kahe kümnendi vältel. Kuigi Aaronson ise tunnistas ebakindlust AI genereeritud tõestuse detailides, avaldas ta kindlust oma õigsuses, kuna tõestus vormistati Leanis — range matemaatilise programmeerimiskeele abil — ja seda kontrollisid tipptasemel teadlaste meeskond, kes tegi koostööd PSIgaga. AI lahendus andis negatiivse tulemuse, välistades ühe võimaliku tee, mida kvantarvutid oleksid võinud kasutada kõrgkiirusel probleemide lahendamiseks, kitsendades seeläbi kvantarvutuse uurimise fookust.

PSI lähenemine näitab uut teaduslikku paradigma: spetsiaalsete AI mudelite integreerimine põhjalike uurimismetoodikate ja tööriistadega keerukate teoreetilise füüsika probleemide lahendamiseks. Tegevjuht Matt Pines rõhutas vajadust selliste süsteemide järele, mis pakuvad laialdast ja sügavat teaduslike küsimuste uurimist tugeva infrastruktuuri abil, sealhulgas mälusüsteemid ja simulatsioonivõimalused.

Praegu teenib PSI tulu oma AI tööriistade rakendamisest füüsiliste andmekeskuste operatsioonide optimeerimiseks, simuleerides keskkonna- ja füüsikalisi muutujaid, mis mõjutavad nii jõudlust kui kogukonna mõju. Kuid ettevõtte pikaajaline visioon on teisendada teoreetilise füüsika arengud — mida AI abiga soodustatakse — käegakatsutavateks tehnoloogiaks.

Startupi läbimurre peegeldab AI häirivat potentsiaali valdkondades, mis tavaliselt on masinlikele arutlustele keerulised, eriti katsealustes teadustes, kus loomulikke nähtusi tuleb kinnitada füüsiliste katsetega. Pines märkis, et erinevalt matemaatikast hõlmab füüsika reaalseid muutujaid, mis võivad arvutusmudelite õigsust kinnitada või ümber lükata, mistõttu on eksperimendifaktor eriti oluline. PSI arendab seetõttu iteratiivseid tsükleid AI poolt genereeritud hüpoteeside ja empiiriliste testide vahel, et neid avastusi tulemuslikult rakendada.

Tehisintellekti kiirendatud teadusavastuste valguses rõhutavad PSI ja selle akadeemilised nõustajad läbipaistvuse ja koostöö olulisust. Ettevõte viivitas tulemuste avalikustamisega kuni AI mudeli avaldamisvalmiduseni, võimaldades aega ekspertidega konsulteerimiseks ja esitluse inimlikuks mõistmiseks viimistlemiseks. See tähelepanelik lähenemine tõstab esile AI-põhise teadustöö tekkivad parimad praktikad, tasakaalustades kiire innovatsiooni metoodilise rangusega.

PSI näide rõhutab laiemat muutust, kus tekivad "teaduse neolaborid", mis kasutavad AI-t füüsika ja sellega seotud valdkondade piiride nihutamiseks. Kuigi selles uues uurimismaastikus püsivad väljakutsed töövoogude standardiseerimisel ja valideerimisel, kinnitavad esitatud tulemused AI rolli sünteetilise teadusliku teadmise laiendamisel ja uute tehnoloogiate võimaldamisel.