Reference News Networkは10月16日、ロシア紙「モスクワ・コムソモーレツ」のウェブサイト（10月14日付）の記事を引用し、人工知能（AI）が基礎物理学において大きな進歩を遂げ、最も古く複雑な謎の一つである三体問題の解を発見したと報じた。この成功は、これまで正確な計算が不可能と考えられていた問題を克服するニューラルネットワークアーキテクチャの強力な能力を実証している。
三体問題とは、3つの天体（恒星または惑星）が相互の重力の影響下にある際の運動を予測する問題である。一見単純に見えるものの、天体の挙動の混沌とした予測不可能な性質は、包括的かつ正確な答えを導き出すことを困難にしてきた。米国のDaily Technologyウェブサイトによると、科学者たちは多数のシミュレーションシナリオのデータで訓練されたニューラルネットワークシステムを使用した。
この人工知能システムは、普遍的な方程式を探すのではなく、天体の運動のパターンを識別することを学習する。ニューラルネットワークは、天体の質量、座標、運動量といった初期パラメータに基づいて、従来の数値シミュレーション手法よりも効果的に天体の将来の軌道を予測することができます。この手法は高速であるだけでなく、非常に正確です。
長年の謎を解くことは、天体物理学にとって計り知れない価値をもたらします。科学者は、星団の挙動をより正確にシミュレーションし、多星系の安定性を評価し、重力波を生成する連星ブラックホールの形成メカニズムをより深く理解できるようになります。これは、銀河と宇宙の進化を研究するための新たな視点を切り開きます。
この画期的な進歩は、単なる一つの問題の解決にとどまりません。特に構造の複雑さが人間の解析能力を超える分野において、人工知能が科学的発見のための強力なツールとなり得ることを力強く示しています。同様の手法は、物理学、化学、生物学など、様々な分野における他の長年の課題の解決にも大きな利益をもたらすでしょう。（何英軍訳）
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