PSI использует ИИ для продвижения научных открытий с прорывом в квантовых вычислениях

Image: TechCrunch · Source

Стартап PSI применил не выпущенную версию модели ИИ Anthropic для решения давней проблемы квантовых вычислений, что иллюстрирует растущую роль ИИ в научных исследованиях и его потенциал трансформировать теоретическую физику в практические технологии.

Physical Superintelligence (PSI), стартап-лаборатория, сосредоточенная на научных исследованиях с использованием искусственного интеллекта, недавно совершила значительный прорыв, решив 18-летнюю проблему в области квантовых вычислений с помощью не выпущенной версии модели ИИ Anthropic под названием Fable 5.2. Дэвид Туртюриан, выпускник MIT и технический сотрудник PSI, использовал ранний доступ к этой продвинутой модели, чтобы обратиться к гипотезе Ааронсона-Амбэниса — фундаментальному вопросу о способности квантовых компьютеров превосходить классические по скорости решения задач.

Эта проблема, поставленная исследователями, включая Скотта Ааронсона, оставалась нерешённой почти два десятилетия. Хотя сам Ааронсон признал неопределённость относительно деталей доказательства, созданного ИИ, он выразил уверенность в его правильности, поскольку оно было формализовано в Lean — строгом математическом языке программирования — и проверено командой ведущих исследователей, сотрудничающих с PSI. Решение ИИ дало отрицательный результат, исключая один из возможных путей, которым могли пойти квантовые компьютеры для достижения высокой скорости решения задач, тем самым сужая направление текущих исследований квантовых вычислений.

Подход PSI демонстрирует новую парадигму в научном исследовании: интеграцию специализированных моделей ИИ с комплексными исследовательскими рамками и инструментами для решения сложных задач теоретической физики. Генеральный директор Мэтт Пайнс подчеркнул необходимость подобных систем для обеспечения широкого и глубокого исследования научных вопросов через мощную инфраструктуру, включающую системы памяти и возможности моделирования.

В настоящее время PSI генерирует доход, используя свои инструменты ИИ для оптимизации работы физических дата-центров, моделируя экологические и физические параметры, влияющие как на производительность, так и на социальные эффекты. Однако долгосрочное видение компании направлено на преобразование достижений теоретической физики — с помощью ИИ — в осязаемые технологии.

Прорыв стартапа отражает разрушительный потенциал ИИ в областях, традиционно сложных для машинного рассуждения, особенно в экспериментальных науках, где природные явления необходимо подтверждать физическими экспериментами. Пайнс отметил, что в отличие от математики, физика включает в себя реальные переменные, которые могут подтвердить или опровергнуть вычислительные модели, делая экспериментальную валидацию ключевым компонентом. PSI развивает итеративные циклы между гипотезами, создаваемыми ИИ, и эмпирическим тестированием, чтобы эффективно использовать эти открытия.

По мере того как ИИ ускоряет темпы научных открытий, PSI и его академические консультанты подчеркивают важность прозрачности и сотрудничества. Компания отложила публикацию результатов до тех пор, пока базовая модель ИИ не приблизилась к готовности для выпуска, что позволило провести консультации с экспертами и доработать презентацию для понимания человеком. Этот осторожный подход подчеркивает возникающие лучшие практики в исследованиях с применением ИИ, уравновешивая быстрое инновационное развитие с методологической строгостью.

Случай PSI отражает более широкий сдвиг, когда появляются "неолаборатории для науки", использующие ИИ для расширения границ физики и смежных дисциплин. Хотя в этом новом исследовательском ландшафте остаются вызовы по стандартизации рабочих процессов и валидации, продемонстрированные результаты подтверждают преобразующую роль ИИ в расширении научных знаний и, в конечном итоге, создании новых технологий.