Штучний інтелект почав аналізувати безмежні можливості теорії струн

Теорія струн зачарувала фізиків своєю елегантною простотою ще кілька десятиліть тому, запропонувавши припущення, що на фундаментальному рівні все складається з крихітних вібруючих струн енергії. Вважалося, що ці струни складають основу всіх частинок і сил у Всесвіті, обіцяючи «теорію всього». До кінця 1980-х років здавалося, що поведінка цих струн може пояснити всі відомі елементарні частинки і сили, включаючи гравітацію, яку приписували вібраціям, що створюють гіпотетичні гравітони.

Однак, чим більше фізики вивчали теорію струн, тим складнішою вона ставала. Струни вимагають десятивимірного простору-часу для математичної узгодженості, але наш спостережуваний всесвіт має лише чотири виміри (три просторові і один часовий). Щоб узгодити це, теоретики теорії струн запропонували ущільнити додаткові шість вимірів у крихітні, складні форми, які називаються многовидами Калабі-Яу. Ці фігури мають величезну різноманітність форм, що робить завдання прив’язки теорії струн до спостережуваного всесвіту дуже складним через величезну кількість можливих конфігурацій — близько 10⁵⁰⁰ життєздатних.

Фізики прагнули визначити, чи можуть конкретні многовиди Калабі-Яу та відповідні їм квантові поля відповідати частинкам і силам, які ми спостерігаємо. Однак величезна кількість можливостей робила це завдання практично нездійсненним за допомогою традиційних методів. Це призвело до сумнівів щодо того, чи може теорія струн робити унікальні передбачення, які можна перевірити, що є критичною вимогою для того, щоб вважати її частиною справжньої фізики.

Нещодавно нове покоління дослідників застосувало нейронні мережі для розв’язання цієї проблеми. Інструменти машинного навчання дозволили фізикам вперше обчислити макроскопічні властивості, що виникають з певних мікроскопічних конфігурацій струн, що поновило пошуки відповіді на питання, чи може теорія струн описати наш всесвіт.

Вирішальним аспектом, що визначає макроскопічні результати в теорії струн, є конфігурація шести ущільнених вимірів. Шестивимірні многовиди Калабі-Яу є особливо важливими, оскільки в них можуть існувати квантові поля з суперсиметрією і вони не мають кривизни, пов’язаної з енергією чи матерією.

Фізики розробили методи ідентифікації класів многовидів Калабі-Яу, які потенційно можуть описувати наш всесвіт, зіставляючи їхні особливості зі спостережуваною кількістю частинок матерії. Цей процес, який колись займав місяці обчислювальних зусиль, тепер можна виконати майже миттєво завдяки новим формулам та обчислювальним методам.

Однак більш детальний етап визначення точної форми і розміру цих многовидів, а також їхніх точних геометричних характеристик, залишався складним. Цей крок має вирішальне значення, оскільки він безпосередньо впливає на взаємодію частинок і їхні маси. Обчислення метрики многовиду Калабі-Яу, яка описує його геометрію, було значною перешкодою. Традиційні методи були недостатні для високорозмірних, складних фігур, з якими стикаються дослідники.

Поява нейронних мереж дала рішення. Нейромережі змогли наблизити метрику многовидів Калабі-Яу та конфігурацію квантових полів з безпрецедентною точністю. Команди фізиків і програмістів використовували ці інструменти, щоб робити детальні прогнози про маси частинок і взаємодії з конкретними параметрами теорії струн, досягаючи рівня точності, який раніше вважався недосяжним.

Наприклад, два нещодавні дослідження успішно використали нейронні мережі для обчислення зв’язків Юкави, які визначають, як частинки взаємодіють з полем Гіґґса, впливаючи на їхню масу. Ці дослідження продемонстрували можливість зв’язування конкретних многовидів Калабі-Яу з реалістичними властивостями частинок, що стало важливою віхою в дослідженнях теорії струн.

Але попри ці досягнення, виклик залишається величезним. Величезна кількість можливих многовидів Калабі-Яу та складність їхніх квантових полів означає, що пошук точної конфігурації, яка відповідає нашому всесвіту, все ще залишається монументальним завданням. Деякі дослідники виступають за ширший підхід, шукаючи закономірності або принципи, які могли б звузити пошук.

Хоча деякі фізики відійшли від теорії струн, нещодавній розвиток нейронних мереж дає нову надію. Якщо теорія струн зможе передбачити нові явища за межами стандартної моделі фізики елементарних частинок, це може виправдати десятиліття зусиль. Наразі потенціал теорії струн залишається спокусливим, а застосування нейронних мереж може нарешті дозволити фізикам дослідити її глибини у спосіб, який раніше було неможливо уявити.