O echipa de cercetatori de la Universitatea din New Mexico si Laboratorul National Los Alamos, Statele Unite, a dezvoltat un cadru computational bazat pe inteligenta artificiala (AI) capabil sa rezolve una dintre cele mai complexe provocari din fizica statistica. Potrivit unei prezentari detaliate publicate de SciTechDaily, sistemul reuseste sa calculeze in doar cateva secunde integrale de configuratie considerate pana recent imposibil de abordat direct — o sarcina care depasea chiar si capacitatile celor mai performante supercomputere din lume.
THOR AI: O solutie la „blestemul dimensionalitatii”
Cadrul avansat dezvoltat de cercetatori poarta denumirea de THOR — acronim pentru Tensors for High-dimensional Object Representation. Acesta utilizeaza algoritmi de retele tensoriale pentru a comprima si analiza integrale configurationale si ecuatii diferentiale partiale de o complexitate extrema. Aceste tipuri de ecuatii sunt esentiale pentru intelegerea modului in care materialele se comporta in diverse conditii termodinamice si mecanice.
THOR AI combina aceste metode matematice sofisticate cu modele de invatare automata care descriu fortele dintre atomi si miscarea acestora, reusind astfel sa simuleze cu precizie comportamentul materialelor in diferite medii fizice. Rezultatul este un nou standard in ceea ce priveste viteza si acuratetea simularilor in domeniul stiintei materialelor.
Ce este integrala configurationala si de ce conteaza
In mecanica statistica, integrala configurationala este o expresie matematica care reflecta interactiunile dintre particule intr-un sistem fizic. Aceasta este folosita pentru a calcula proprietati termodinamice importante precum energia libera, entropia sau distributia particulelor intr-un material.
Evaluarea exacta a acestei integrale este deosebit de dificila, mai ales in contextul simularilor de materiale aflate sub presiuni extreme sau in timpul tranzitiilor de faza. Potrivit lui Boian Alexandrov, cercetator principal in AI la Los Alamos si coordonatorul proiectului, „determinarea precisa a comportamentului termodinamic al materialelor aprofundeaza intelegerea mecanicii statistice si are aplicatii directe in metalurgie si inginerie chimica.”
Limitele simularilor clasice, depasite
Pana la aceasta inovatie, cercetatorii au recurs la metode aproximative, cum ar fi simularile de dinamica moleculara sau tehnicile Monte Carlo, pentru a estima integrala configurationala. Aceste metode simuleaza indirect miscarea particulelor intr-un sistem pentru a evita asa-numitul „blestem al dimensionalitatii” — fenomen prin care complexitatea creste exponential cu fiecare variabila adaugata.
Chiar si in aceste conditii, simularile erau extrem de costisitoare din punct de vedere al timpului si resurselor. Unele dintre ele necesitau saptamani intregi de procesare pe supercomputere performante si tot nu ofereau rezultate complet precise.
O metoda matematica revolutionara: interpolarea tensoriala in lant
Noul sistem THOR AI abordeaza aceasta problema printr-o tehnica matematica numita interpolare tensoriala in lant (tensor train cross interpolation). In loc sa proceseze integralul intr-un spatiu de mii de dimensiuni ca un tot unitar, metoda imparte datele in componente mai mici si interconectate, reducand astfel semnificativ volumul de calcul necesar.
O varianta personalizata a acestei metode identifica automat simetriile cristaline importante ale materialului analizat, ceea ce permite reducerea complexitatii si accelerarea procesului. Astfel, calculul care inainte dura mii de ore este acum realizat in doar cateva secunde, fara pierderi de precizie.
Testat pe metale si gaze nobile, cu rezultate remarcabile
Cercetatorii au aplicat THOR AI in studii asupra materialelor precum cuprul si gaze nobile, cum ar fi argonul in stare cristalina, dar si in simulari de tranzitii de faza solid-solid ale unor metale precum staniul. Rezultatele obtinute au fost comparate cu simularile standard efectuate anterior la Los Alamos si s-au dovedit nu doar comparabile ca acuratete, ci si de peste 400 de ori mai rapide.
Potrivit datelor prezentate, sistemul este compatibil cu modele atomice moderne bazate pe inteligenta artificiala si poate fi utilizat eficient in diverse domenii stiintifice, de la fizica si chimie, pana la inginerie materialelor.
Impactul asupra cercetarii si industriei materialelor
Profesorul Dimiter Petsev, de la Departamentul de Inginerie Chimica si Biologica al Universitatii din New Mexico, a subliniat importanta acestei descoperiri pentru progresul in domeniul stiintei materialelor. El a explicat ca evaluarea directa a integralei configurationale era considerata imposibila pana recent, deoarece pentru un sistem tipic aceasta implica dimensiuni de ordinul miilor. Calculul clasic ar necesita un timp de procesare mai mare decat varsta universului, chiar si cu cele mai moderne supercomputere.
In schimb, metodele de retele tensoriale ofera un nou cadru de referinta in ceea ce priveste eficienta si acuratetea, iar rezultatele obtinute cu THOR pot deveni standardul viitor in simularea comportamentului materialelor.
O descoperire care poate accelera inovatia stiintifica
Duc Truong, cercetator la Los Alamos si autor principal al studiului publicat in revista Physical Review Materials, afirma ca noua abordare „inlocuieste un secol de simulari si aproximari cu un calcul bazat pe principii fundamentale”. In viziunea sa, THOR AI nu doar ca aduce un progres tehnologic impresionant, dar deschide si calea pentru descoperiri stiintifice mai rapide si mai precise.
Aceasta inovatie are potentialul de a influenta major cercetarea in industrii critice, cum ar fi aeronautica, industria semiconductorilor sau productia de materiale avansate, unde intelegerea detaliata a comportamentului atomic este esentiala.
Prin reducerea timpilor de simulare si cresterea preciziei in calcule, THOR AI promite sa devina o unealta indispensabila pentru comunitatea stiintifica internationala in anii care urmeaza.