Проклятие размерности. Американские ученые решили 100-летнюю физическую загадку

Система, названная THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation), выполняет конфигурационный интеграл — базовое уравнение, описывающее взаимодействие частиц внутри материалов, — с помощью методов тензорных сетей.

Конфигурационный интеграл является ключевым для прогнозирования прочности, стабильности и поведения материалов в экстремальных условиях, но традиционно требует недель работы суперкомпьютеров. Благодаря THOR этот процесс сокращается с 2560 часов до всего 5,8 часа, обеспечивая до 400-кратного ускорения без потери точности.

По словам старшего научного сотрудника из ИИ Бояна Александрова, точное определение термодинамических свойств углубляет понимание статистической механики и дает ценную информацию для металлургии, исследований фазовых переходов и физики высоких давлений — критических направлений от аэрокосмической техники до чистой энергетики.

Сложность задачи сравнивают с расчетом всех возможных комбинаций миллиардов кубиков LEGO: даже суперкомпьютеры обычно не справляются. THOR преодолевает «проклятие размерности», разбивая гигантский массив данных на меньшие взаимосвязанные блоки, а пользовательский алгоритм интерполяции еще больше ускоряет процесс.

Систему протестировали на образцах меди, аргона и олова. Медь точно воспроизводила внутреннюю энергию и давление при высоких плотностях; аргон соответствовал результатам моделирования методом молекулярной динамики при давлениях порядка гигапаскалей; а для олова был зафиксирован твердо-твердый фазовый переход и построена полная фазовая диаграмма за 5,8 «керно-часа» вместо 2560.

Авторы отмечают, что более быстрое и точное моделирование способно ускорить открытие новых сплавов, развитие технологий чистой энергии и повышение прочности материалов для аэрокосмической и электронной отраслей. Если THOR AI справится с одной из самых сложных проблем физики, это может изменить подход к многомерным задачам во многих дисциплинах. Исследование опубликовано в журнале APS.