Использование машинного обучения для раскрытия тайн атомной геометрии
Вначале команда занялась составлением периодической таблицы, адаптированной к формам, выделив в ней компоненты, известные как разновидности Фано.
Возможно, математика только что встретила свою пару! Передовые исследования используют возможности машинного обучения для изучения тончайших деталей атомной геометрии, что открывает путь к инновационным прорывам в области математики.
Ведущую роль в этом играют блестящие умы из Ноттингемского университета и Имперского колледжа Лондона. Их беспрецедентный подход? Использование машинного обучения для изучения “атомарных форм”, которые являются основополагающими элементами геометрии высоких измерений. Это новаторское исследование было опубликовано в журнале Nature Communications.
В поисках идеального геометрического стола
Вначале группа занялась составлением периодической таблицы, адаптированной к формам, выделив в ней компоненты, известные как разновидности Фано. Каждой геометрической форме был присвоен ряд числовых значений, которые были названы “квантовыми периодами”. Эти последовательности выполняют роль уникальных идентификаторов – сродни штрих-кодам или отпечаткам пальцев, – определяя форму и тонкости каждой формы. Что же это за эврика? Использование новой технологии машинного обучения для быстрого сканирования этих штрих-кодов, распознавания форм и определения их атрибутов, таких как размеры, стойка ресепшн.
Александр Каспшик, один из основных членов команды, проливает свет на эту проблему, отмечая: “Выявление закономерностей в сложных математических задачах может быть трудной задачей. Для того чтобы выкристаллизовать некоторые теории, требуются годы”.
Революция ИИ в математике
Однако с интеграцией искусственного интеллекта ситуация может вскоре измениться. Профессор Том Коутс добавляет: “Машинное обучение способно радикально изменить ландшафт математики. Наша работа демонстрирует его способность выявлять закономерности в сложных областях, охватывающих от алгебры до геометрии”.
Сара Венесиале, аспирантка и соавтор исследования, восклицает: “Это захватывающе – видеть, как потенциал машинного обучения раскрывается в чистой математике. Это может послужить катализатором открытий во всем математическом спектре”.
В нашем Telegram‑канале вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
