Tài khoản
Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong nghiên cứu khoa học. Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là trong việc thiết kế các thí nghiệm vật lý, mở ra những hướng đi mới cho các nhà khoa học trong việc khám phá những điều chưa biết.
Máy dò của LIGO, một trong những thiết bị tiên tiến nhất trong nghiên cứu sóng hấp dẫn, nằm ở Hanford, Washington, đã trở thành tâm điểm của một nghiên cứu thú vị. Nhóm nghiên cứu do Rana Adhikari, một nhà vật lý tại Viện Công nghệ California, dẫn dắt, đã áp dụng AI để tối ưu hóa thiết kế của LIGO, từ đó nâng cao độ nhạy của thiết bị này.
Với sự hỗ trợ của phần mềm AI do nhà vật lý Mario Krenn phát triển, nhóm nghiên cứu đã cung cấp cho AI một danh sách các thành phần và thiết bị có thể kết hợp để tạo ra một giao thoa kế phức tạp. Điều đặc biệt là AI không bị ràng buộc bởi các điều kiện thiết kế thông thường, cho phép nó tạo ra những cấu trúc độc đáo và chưa từng thấy trước đây.
Ban đầu, những thiết kế mà AI đưa ra có vẻ kỳ lạ và khó hiểu, thậm chí không có sự đối xứng rõ ràng. Tuy nhiên, sau nhiều tháng nghiên cứu và phân tích, nhóm Adhikari đã nhận ra rằng AI đang áp dụng những nguyên lý lý thuyết mà các nhà vật lý Nga đã phát hiện từ lâu để giảm thiểu nhiễu cơ học lượng tử. Nếu những thiết kế này được áp dụng từ đầu, độ nhạy của LIGO có thể được cải thiện đáng kể.
Mặc dù AI chưa trực tiếp dẫn đến những phát hiện mới trong vật lý, nhưng nó đã chứng minh được giá trị của mình như một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ. AI không chỉ giúp thiết kế thí nghiệm mà còn có khả năng phát hiện các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu phức tạp. Một ví dụ điển hình là việc AI phát hiện ra các đối xứng tự nhiên từ dữ liệu thu thập tại một trong những máy gia tốc hạt lớn nhất thế giới.
Vào năm 2021, nhóm nghiên cứu của Krenn đã bắt tay vào một dự án mới, sử dụng phần mềm PyTheus để thiết kế thí nghiệm quang học. Họ đã biểu diễn thí nghiệm dưới dạng đồ thị toán học, với các nút và cạnh đại diện cho các thành phần khác nhau của thí nghiệm. Phương pháp này cho phép nhóm nghiên cứu tạo ra những cấu hình thí nghiệm độc đáo, khác biệt hoàn toàn so với các thiết kế trước đây.
Thuật toán mà nhóm nghiên cứu sử dụng đã mượn ý tưởng từ một lĩnh vực nghiên cứu khác, giúp tạo ra những cấu hình đơn giản hơn nhưng vẫn đảm bảo tính hiệu quả trong việc tạo ra trạng thái rối giữa các hạt. Kết quả của nghiên cứu này đã được xác nhận qua các thí nghiệm thực tế, cho thấy sự tiềm năng to lớn của AI trong việc thúc đẩy nghiên cứu vật lý.
Các nhà vật lý cũng đang tận dụng AI để phân tích kết quả thí nghiệm. Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Kyle Cranmer tại Đại học Wisconsin-Madison, nơi ông và nhóm của mình đã sử dụng mô hình học máy để dự đoán mật độ của các khối vật chất tối trong vũ trụ. Hệ thống này đã cho ra những công thức mô tả mật độ khối vật chất tối chính xác hơn so với các công thức truyền thống do con người phát triển.
Những ứng dụng của AI trong nghiên cứu vật lý không chỉ dừng lại ở việc thiết kế thí nghiệm hay phân tích dữ liệu. Nó còn mở ra những cơ hội mới cho việc khám phá và hiểu biết sâu sắc hơn về vũ trụ mà chúng ta đang sống. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của vật lý hứa hẹn sẽ còn nhiều điều thú vị đang chờ đón.
