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2022年6月25日

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深挖數據推進物理研究

AI可以應用在不同範疇,其中物理學家把已知的物理理論結合AI,令物理研究更上一層樓,作出更多新發現。

騰空人腦思考新問題

美國的杜克大學(Duke University)5月發表一項物理研究成果,研究員建立機器學習演算法,由這套AI來推斷各種「超材料」(metamaterial)的特性,估算這些材料會跟電磁場如何互動,發現AI的預測較之前使用的方法準確,而且可為研究員提供新的看法。物理等很多學科的進步是建基於進行實驗,以及發掘當中的數據,AI更快找到更多數據時,或許能找到人類未思考過的面向,為物理學指示新的研究方向。

其中一種AI技術名為神經網絡(neural network),這對協助物理研究進行大量數據收集和分析很有幫助,識辨複雜的模式之餘,同時找出新模式。例如確認愛因斯坦提出的相對論時,需要進行天文觀測,把來自宇宙的光轉換成影像,根據這些觀測結果來反推結論。

因涉及大量數據,若由人類來處理會十分費時,但AI擅於學習和簡化複雜的數據,故可迅速達至一個較接近的結論。

另外,神經網絡亦可協助對大批影像圖片進行分析,作出分類,並向研究員指中圖片的詳細情況。神經網絡也可以更清楚地記錄不同粒子的行為,觀察它們的細微變化,反過來這些觀察可為AI提供大量數據,進一步推動物理研究。

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