AQSHlik mutaxassislar yaratgan yangi sun’iy intellekt (AI) tizimlarning vaqt o‘tishi bilan o‘zgarishini tahlil qilib, minglab o‘zgaruvchilarni ixcham va sodda tenglamalarga aylantira oladi. Ushbu tenglamalar tizimlarning real sharoitdagi harakatini aniq tavsiflaydi. Yangi metod fizika, muhandislik, iqlimshunoslik va biologiya sohalarida qo‘l kelishi mumkin. Olimlar uchun esa u an’anaviy tenglamalar mavjud bo‘lmagan yoki o‘ta murakkab hisoblangan tizimlarni tadqiq qilish vositasiga aylanadi.
Yangi yondashuvning o‘ziga xosligi shundaki, u inson aqli ojizlik qiladigan darajadagi murakkab tizimlarni ham «hazm qila oladi». AI yuzlab, hatto minglab o‘zaro ta’sir qiluvchi o‘zgaruvchilardan iborat nochiziqli tizimlar bilan ishlab, ularni ancha sodda qoidalarga keltira oladi.
«Ilmiy kashfiyotlar doimo murakkab jarayonlarning soddalashtirilgan ko‘rinishini topishga asoslangan, — deydi Dyuk universiteti dotsenti Boyuan Chen. — Qo‘limizda murakkab tizimlarni tushunish uchun zarur ma’lumotlar ko‘payib bormoqda, ammo ularni olimlar tayana oladigan sodda qoidalarga aylantiruvchi vosita yo‘q edi. Bu bo‘shliqni to‘ldirish juda muhim».
Soddalashtirish nima degani? Klassik misol — zambarak o‘qining harakat trayektoriyasini hisoblash. Bunga boshlang‘ich tezlik, burchak, havo qarshiligi, shamol va harorat kabi ko‘plab omillar ta’sir qiladi. Ammo soddalashtirilgan shaklda uni faqat tezlik va burchakni inobatga oluvchi oddiy chiziqli tenglama bilan ifodalash mumkin.
Qariyb bir asr avval matematik Bernard Kupman murakkab nochiziqli tizimlarni chiziqli modellar orqali ifodalash mumkinligini isbotlagan edi. Biroq buning uchun ba’zan minglab tenglamalar tuzish talab etilardi. Science Daily xabariga ko‘ra, yangi AI platformasi aynan Kupman g‘oyasiga asoslanib, bu muammoni hal qilmoqda.
U qanday ishlaydi? Dyuk universiteti olimlari taklif etgan usul tajribalardan olingan ma’lumotlarni tahlil qilib, tizim o‘zgarishidagi eng muhim qonuniyatlarni ajratib oladi. U «chuqur o‘qitish» (deep learning) texnologiyasini fizika qonunlari bilan uyg‘unlashtirib, tizimni uning asosiy mohiyatini aks ettiruvchi kichik o‘zgaruvchilar to‘plamigacha qisqartiradi. Natijada real dunyo murakkabligini yo‘qotmagan, ammo matematik jihatdan sodda ixcham model hosil bo‘ladi.
Sinov jarayonida AI mayatnikning tebranishidan tortib elektr zanjirlarining murakkab harakatigacha bo‘lgan turli tizimlarda qo‘llab ko‘rildi. Tizimlar qanchalik farqli bo‘lmasin, sun’iy intellekt doimo ularning harakatini belgilovchi oz sonli «yashirin o‘zgaruvchilar»ni aniqlay oldi. Olingan modellar avvalgilariga qaraganda 10 barobar ixchamroq bo‘lib, uzoq muddatli aniq prognozlarni bera oldi.
Yaqinda o‘tkazilgan tajribada olimlar murakkab kvant tizimining «shovqini»ni baholashda o‘lchovlar sonini keskin kamaytirishga erishdilar. AI uning harakatini o‘rganish uchun bor-yo‘g‘i 15 daqiqa sarfladi. Taqqoslash uchun: klassik yondashuvda buning uchun taxminan 20 million yil talab qilingan bo‘lardi.