La metodologia data-driven ha attirato molta attenzione recentemente nella comunità fisica. Questo non è sorprendente poiché uno degli obiettivi fondamentali della fisica è quello di dedurre o scoprire le leggi della fisica dai dati osservativi. Il rapido sviluppo della tecnologia dell’Intelligenza Artificiale fa sorgere la domanda se queste scoperte possano essere eseguite algoritmicamente dai computer. In questo articolo parleremo del fisico Hong Qin, programmatore di un algoritmo di apprendimento che, da un insieme di dati osservativi su un reticolo spaziale, usa la teoria di campo appresa da una AI per prevedere nuove osservazioni. L’approccio di apprendimento delle teorie di campo discrete supera le difficoltà associate all’apprendimento delle teorie continue da parte dell’Intelligenza Artificiale e predice correttamente altre orbite planetarie del […]
Source: EMC Emcelettronica