I ricercatori del MIT e dell’Università di Basilea hanno sviluppato un nuovo quadro basato sull’intelligenza artificiale per classificare le transizioni di fase nei sistemi fisici. Questa nuova tecnica, che utilizza modelli di intelligenza artificiale generativa, è più efficiente dei tradizionali approcci di apprendimento automatico e non richiede grandi set di dati etichettati.
Capire le transizioni di fase
Le transizioni di fase, come l’acqua che si trasforma in ghiaccio, comportano cambiamenti significativi nelle proprietà di un materiale. Nei sistemi più complessi, identificare queste transizioni è cruciale. Tradizionalmente, ciò richiede conoscenze teoriche significative e lavoro manuale. Tuttavia, il nuovo approccio basato sull’intelligenza artificiale automatizza il processo, riducendo i pregiudizi umani e migliorando l’efficienza.
Modelli di intelligenza artificiale generativa e loro vantaggi
Il framework innovativo utilizza modelli generativi per mappare i diagrammi di fase, che sono essenziali per comprendere vari sistemi fisici. A differenza dei modelli discriminativi, i modelli generativi stimano la distribuzione di probabilità dei dati, rendendo la classificazione delle fasi più precisa e informata dalle leggi fisiche. Il linguaggio di programmazione Julia, uno strumento utilizzato nel calcolo scientifico, ha svolto un ruolo chiave in questo sviluppo.
Applicazioni e prospettive future
Questo metodo basato sull’intelligenza artificiale può esplorare le proprietà termodinamiche di nuovi materiali e rilevare l’entanglement nei sistemi quantistici. Apre nuove possibilità per la scoperta scientifica autonoma. Secondo Frank Schäfer del MIT, questo strumento potrebbe diventare parte del processo di scoperta scientifica automatizzata, identificando potenzialmente fasi nuove ed esotiche della materia.
Lo studio, coautore di Julian Arnold, Frank Schäfer, Alan Edelman e Christoph Bruder, è pubblicato su Physical Review Letters. Questo lavoro evidenzia il potenziale dell’integrazione dell’intelligenza artificiale con la fisica per semplificare complesse indagini scientifiche.
