Jak piana może przypominać sztuczną inteligencję?
Piana, chociaż wydaje się prostą strukturą, jest w rzeczywistości złożonym układem dyspersyjnym gazu w cieczy. Przykłady takie jak piana do kąpieli, pianka do golenia czy bita śmietana pokazują, że mimo swojej zdolności do zachowywania kształtu, na poziomie mikroskopowym jest to materiał dwufazowy, złożony z pęcherzyków zawieszonych w cieczy. Dzięki swojej łatwości w obserwacji i złożonym właściwościom mechanicznym, piana od dawna służy jako model do badania innych materiałów, w tym żywych komórek.
Odkrycie naukowców z Uniwersytetu Pensylwanii
Przez wiele lat sądzono, że piana zachowuje się jak szkło, gdzie jej mikroskopijne elementy są uwięzione w niezmiennych konfiguracjach. Jednak naukowcy z Uniwersytetu Pensylwanii odkryli, że choć zewnętrzna forma piany jest stabilna, wewnętrznie pęcherzyki są w ciągłym ruchu. Co ciekawe, te ruchy matematycznie przypominają procesy głębokiego uczenia się, które są kluczowe w trenowaniu systemów sztucznej inteligencji. To odkrycie sugeruje, że zasady matematycznego uczenia się mogą być wspólne dla systemów fizycznych, biologicznych i obliczeniowych.
Co to oznacza dla przyszłości nauki?
Wyniki te mogą stanowić podstawę do dalszych badań nad materiałami adaptacyjnymi oraz biologicznymi strukturami, które nieustannie się przebudowują, jak na przykład cytoszkielet komórek. Badania wykazały, że pęcherzyki w pianie nie pozostają w jednym miejscu, ale meandrują, co przypomina proces dostosowywania parametrów w sztucznej inteligencji.
Jak działa głębokie uczenie się?
Głębokie uczenie się opiera się na algorytmach optymalizacyjnych, które działają na zasadzie gradientu spadkowego. Systemy sztucznej inteligencji są prowadzone w stronę konfiguracji, które minimalizują błędy, podobnie jak pęcherzyki w pianie modyfikują swoje położenie. „Piany nieustannie się reorganizują” – wskazał John C. Crocker, profesor inżynierii chemicznej i biomolekularnej. „Uderzające jest to, że piany i współczesne systemy sztucznej inteligencji zdają się kierować tymi samymi zasadami matematycznymi. Zrozumienie, dlaczego tak się dzieje, wciąż pozostaje otwarte, ale może zmienić nasze podejście do materiałów adaptacyjnych, a nawet systemów żywych” - dodał.
Odkrycia te nie tylko poszerzają naszą wiedzę o pianie jako materiale, ale także otwierają nowe perspektywy w badaniach nad sztuczną inteligencją i jej zastosowaniami w różnych dziedzinach. Potencjalne implikacje są szerokie i mogą prowadzić do innowacyjnych rozwiązań w projektowaniu materiałów oraz lepszego zrozumienia procesów biologicznych.
Źródło PAP.
