Uma rede neural descobriu a heliocentricidade de Copérnico por conta própria

As redes neurais podem ajudar os cientistas a descobrir leis sobre fenômenos mais complexos, como a mecânica quântica?

Uma rede neural descobriu a heliocentricidade de Copérnico por conta própria
  • Os cientistas treinaram uma rede neural para prever os movimentos de Marte e do Sol.
  • No processo, a rede gerou fórmulas que colocam o Sol no centro de nosso sistema solar.
  • O caso sugere que as técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar a revelar novas leis da física.




Uma rede neural foi capaz de redescobrir uma das mudanças de paradigma mais importantes da história científica: a Terra e outros planetas giram em torno do sol. A realização sugere que técnicas de aprendizado de máquina poderiam algum dia ajudar a revelar novas leis da física, talvez até mesmo dentro do complexo domínio da mecânica quântica.



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A rede neural - um algoritmo de aprendizado de máquina chamado SciNet - foi mostrado medições de como o Sol e Marte aparecem da Terra contra o fundo de estrela fixa do céu noturno. A tarefa da SciNet, atribuída por uma equipe de cientistas do Instituto Federal de Tecnologia da Suíça, era prever onde o Sol e Marte estariam em momentos futuros.



Fórmulas ao estilo de Copérnico

No processo, o SciNet gerou fórmulas que colocam o Sol no centro de nosso sistema solar. Notavelmente, a SciNet realizou isso de uma forma semelhante à forma como o astrônomo Nicolaus Copernicus descobriu a heliocentricidade.

'No século 16, Copérnico mediu os ângulos entre uma estrela fixa distante e vários planetas e corpos celestes e hipotetizou que o Sol, e não a Terra, está no centro de nosso sistema solar e que os planetas se movem ao redor do Sol de forma simples órbitas ', escreveu a equipe em um artigo publicado no repositório de pré-impressão arXiv. 'Isso explica as órbitas complicadas vistas da Terra.'

A equipe 'encorajou' a SciNet a encontrar maneiras de prever os movimentos do Sol e de Marte em da maneira mais simples possível. Para fazer isso, o SciNet passa informações entre duas sub-redes. Uma rede 'aprende' com os dados e a outra usa esse conhecimento para fazer previsões e testar sua precisão. Essas redes são conectadas entre si por apenas alguns links, portanto, quando se comunicam, as informações são compactadas, resultando em representações 'mais simples'.



Renner et al.

A SciNet decidiu que a maneira mais simples de prever os movimentos dos corpos celestes era por meio de um modelo que colocava o Sol no centro do nosso sistema solar. Portanto, a rede neural não necessariamente 'descobriu' a heliocentricidade, mas a descreveu por meio de matemática que os humanos podem interpretar.

Construindo IA humana

Em 2017, o cientista de dados Brenden Lake e seus colegas escreveram um artigo descrevendo o que será necessário para construir máquinas que aprendem e pensam como pessoas. Uma referência para fazer isso seria a inteligência artificial que pode descrever o mundo físico. Na época, eles disseram que 'resta saber' se 'redes profundas treinadas em dados relacionados à física' poderiam descobrir as leis da física por conta própria. Em um sentido restrito, SciNet passa neste teste.

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“Para resumir, o objetivo principal deste trabalho é mostrar que as redes neurais podem ser usadas para descobrir conceitos físicos sem qualquer conhecimento prévio”, escreveu a equipe do SciNet. “Para atingir esse objetivo, introduzimos uma arquitetura de rede neural que modela o processo de raciocínio físico. Os exemplos ilustram que esta arquitetura nos permite extrair dados fisicamente relevantes de experimentos, sem impor maiores conhecimentos sobre física ou matemática. '

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