AIは独自の「基礎」物理学を発見し、科学者たちは困惑している(AI Is Discovering Its Own ‘Fundamental’ Physics And Scientists Are Baffled)

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AIは、溶岩ランプや膨張式エアダンサーの動画を観察し、科学者がまだ理解していない数十の物理変数を特定しました。 AI observed videos of lava lamps and inflatable air dancers and identified dozens of physics variables that scientists don’t yet understand.

2022-08-03 コロンビア大学

二重振り子の揺れや炎のゆらめきなどの動画を「見る」ことで物理現象を研究し、その動作を説明するのに必要な変数の数を作り出すことができる機械学習アルゴリズムを考案した。既知の系では、1値以内の正しい変数数を予測し(例えば、1つの振り子を説明するための変数は2ではなく2.05)、未知の系でも変数予測をすることができました。
このアルゴリズムは、データを研究してそこから物理的関係を抽出しようとする初めてのものではないが、リプソンによれば、システムで予測される変数の数や種類に関する情報をアルゴリズムに与えないという点で、今回の研究は際立っているという。このため、システムは人間のレンズを通してのみ変数を探すよう制限されることはなく、このようなシステムの中に隠された物理を明らかにするために極めて重要である。

<関連情報>

実験データに隠された基本変数の自動発見 Automated discovery of fundamental variables hidden in experimental data

Boyuan Chen,Kuang Huang,Sunand Raghupathi,Ishaan Chandratreya,Qiang Du & Hod Lipson
Nature Computational Science  Published:25 July 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-022-00281-6

Abstract

All physical laws are described as mathematical relationships between state variables. These variables give a complete and non-redundant description of the relevant system. However, despite the prevalence of computing power and artificial intelligence, the process of identifying the hidden state variables themselves has resisted automation. Most data-driven methods for modelling physical phenomena still rely on the assumption that the relevant state variables are already known. A longstanding question is whether it is possible to identify state variables from only high-dimensional observational data. Here we propose a principle for determining how many state variables an observed system is likely to have, and what these variables might be. We demonstrate the effectiveness of this approach using video recordings of a variety of physical dynamical systems, ranging from elastic double pendulums to fire flames. Without any prior knowledge of the underlying physics, our algorithm discovers the intrinsic dimension of the observed dynamics and identifies candidate sets of state variables.

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