За изработка на симулации, просторот и времето се претвораат во решетка – мрежа од точки во четири димензии. Секоја точка содржи информации за полињата, а компјутерот ги пресметува нивните меѓусебни влијанија. Проблемот е што постојат многу начини да се формулира оваа решетка, а некои од нив се неупотребливи, бараат премногу ресурси или даваат неточни резултати.

Истражувачи од Техничкиот универзитет во Виена, заедно со тимови од САД и Швајцарија, развиле специјална невронска мрежа која ги почитува физичките закони уште од самиот почеток. Овој модел на ВИ успеал да најде оптимални параметри за решетката, така што дури и при груби пресметки грешките се навистин мали. Клучната идеја е користење на таканаречени „фиксни точки“ – својства кои остануваат исти без оглед на тоа дали решетката е густо или ретко поставена.

Што значи ова за науката, се прашувате. Па неколку работи:

• Побрзи симулации. Наместо години пресметки, резултатите може да се добијат за извонредно пократко време.

• Поголема точност. Дури и со ограничени ресурси, се добиваат резултати блиски до „континуитетот“ простор-време.

• Нови можности. Може да се моделираат условите веднаш по Големиот прасок или сложени судири на честички со реалистични ресурси.

Претставете си карта на светот. Кај деталните мапи од атласните прикази можете да ги забележите секој пат и секоја река, додека кај приказот  на глобус највидливи се континентите и границите. Иако деталите се различни, границите меѓу државите остануваат исти. Така и во квантните полиња – некои својства се непроменливи без оглед на „резолуцијата“. ВИ помага да се пронајде токму верзијата на “картата” која е најкорисна за изработка на пресметките.

Овој напредок покажува дека вештачката интелигенција не е само алатка за секојдневни задачи, туку и клучен партнер во решавање на најтешките прашања во физиката. Со неа, симулациите на квантни полиња стануваат практични, отворајќи пат кон нови откритија за природата на универзумот.

Наодите се објавени во Physical Review Letters