Provably exact artificial intelligence for nuclear and particle physics
El equipo dirigido por el MIT utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para explorar las fuerzas fundamentales.
Sandi Miller | Departamento de Física
El grupo de Shanahan, ha introducido un marco para construir modelos de aprendizaje automático que respeten exactamente una clase de simetrías, llamadas "simetrías de calibre", cruciales para el estudio de la física de altas energías.
Como prueba de principio, Shanahan y sus colegas utilizaron su marco para entrenar modelos de aprendizaje automático para simular una teoría en dos dimensiones, lo que resultó en ganancias de eficiencia de órdenes de magnitud sobre las técnicas de vanguardia y predicciones más precisas de los teoría.
En conclusión, ellos utilizan el aprendizaje automático para acelerar las teoría de los primeros principios y no la gran cantidad de datos.
Fuente
https://news.mit.edu/2020/provably-exac ... ysics-0924
Provably exact artificial intelligence for nuclear and particle physics
- SantiagoGamarra
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