هدير محمد
تمكن نظام ذكاء اصطناعي جديد من حل معضلة فيزيائية معقدة، استغرق العلماء قرنًا لحلها، في ثوانٍ معدودة فقط.
طور باحثون من جامعة نيو مكسيكو ومختبر لوس ألاموس الوطني نظامًا باسم THOR AI، يتيح حل المسائل المستعصية في الفيزياء الإحصائية، مثل حساب التكاملات التكوينية، وهي عمليات رياضية معقدة تساعد العلماء على التنبؤ بسلوك المواد تحت ظروف مختلفة من الضغط ودرجات الحرارة.
ويعتمد THOR AI على خوارزميات شبكات Tensor وتقنيات تعلم آلي لتمثيل حركة الذرات وتفاعلاتها، ما يجعل عملية النمذجة أسرع وأكثر دقة.
قبل هذا النظام، كان العلماء يعتمدون على محاكاة حركة الذرات باستخدام طرق مثل ديناميكيات الجزيئات ومونت كارلو، التي قد تستغرق أسابيع طويلة وتعطي نتائج تقريبية فقط بسبب ما يُعرف بـ”لعنة الأبعاد” أي زيادة تعقيد الحسابات مع عدد المتغيرات.
وأوضح ديميتير بيتسيف، أستاذ الهندسة الكيميائية والبيولوجية بجامعة نيو مكسيكو أن حل التكامل التكويني مباشرة كان يعتبر مستحيلًا تقليديًا، إذ يمكن أن يمتد إلى آلاف الأبعاد، وكانت تتطلب طرق الحساب التقليدية أوقاتًا تتجاوز عمر الكون حتى بأقوى الحواسيب.
و THOR AI يتيح حل هذه المسائل بكفاءة عالية، عبر تمثيل البيانات عالية الأبعاد على شكل سلسلة من القطع الصغيرة، مستعينًا باستراتيجية تُعرف باسم Tensor Train Cross Interpolation لتقليل حجم العمليات الحسابية، بالإضافة إلى قدرته على اكتشاف التناظرات البلورية داخل المواد.
اختبر الباحثون النظام على مواد متنوعة مثل النحاس والغازات النبيلة تحت ضغط شديد، ووفقًا لتقرير منشور في دورية Physical Review Materials، كان أداء THOR AI أسرع بـ 400 مرة من طرق المحاكاة التقليدية، مع الحفاظ على الدقة.
ويؤكد العلماء أن هذا النظام يمكن أن يصبح أداة قيمة لحل الألغاز العلمية المعقدة في الفيزياء والكيمياء، إذ يفتح الباب أمام اكتشافات أسرع وفهم أعمق للمواد، بحسب ما قال دوك ترونغ، الباحث في مختبر لوس ألاموس والمؤلف الرئيسي للدراسة.
