Xin Zhiyuan报告编辑：Dinghui [Xin Zhiyuan简介] AI设计了人们不了解的实验，但成功解决了数十年的物理问题，并大大提高了Ligo的敏感性。找到一个深色对象并解释宇宙的公式没有问题。 AI-HELP-HELP发现的新时期。物理社区是“愤怒的”！领先的科学家对AI领导的物理实验计划尚不理解，但确实取得了成功！科学界震惊了实验计划中“反专业”和“外星人创造”的复杂性。尽管乍一看，尽管领先的科学家完全不了解其逻辑，但该解决方案已被证明在模拟中非常有效，这标志着物理学可以在其“ alphago时刻”中询问。 AI设计了一种光学服装布局，可以将浴室重力波检测器的灵敏度提高10％至15％！不要低估是发展。在一个需要“ subproton精度”的世界中，增加10％至15％是巨大的！扩展全文 LIGO（激光干涉仪重力波观测站）是发现引力波的物理实验设施。 2015年9月14日引起的引力波现象是人们直接注意到的第一个引力波（认为这是图片） 浴是一种准确度测量。它的准确性如何？ 想象一下，在两个相同的浴室探测器中，激光束班车数十亿次，具有巨大的L形四公里长的臂。 当引力波（即时间上的波纹和埃斯皮斯）飞行时，一个手臂的长度会变化，甚至比质子的宽度小！ 引力波在时空上是涟漪，这可能会导致方向延伸。 当时间空间的这种扭曲穿过浴缸时，两个臂的长度会变化一点（约10°米） 重力在空间和时间上是涟漪，这可能会导致方向延伸。 当时间空间的这种扭曲穿过浴缸时，两个臂的长度会变化一点（约10°米） 这是什么样的准确性？ 浴缸的干涉仪是开发最大的干涉仪。其手臂的长度为4公里。 这相当于测量α脱离地面之间的距离，但是错误不能超过头发的宽度！ 对天文学的所有巨大检测是从灵敏度而来的。 这种神秘的人工制品的设计持续了数十年的物理学家努力，并将每个部分都推向了物理限制。 但是，加州理工学院的物理学家Rana Atikari正在考虑一个疯狂的问题：我们可以做得更好吗？ Rana Aikhikari曾经在21世纪初期领导Ligo探测器的探测器团队。到目前为止，他们努力抛光机器。 但是在2015年第一次发现引力浪潮之后，他是怀特Ligo捕获更宽的带中引力波的NG，因此在中间找到黑洞的不同尺度，甚至……有些人都没有听到宇宙奇观！ 拉娜·阿提卡里（Rana Atikari）说：“我们真正想发现的是野性，新现象的现象！ 因此，他和他的团队将注意力转向了AI。 “外星人”设计的图纸 他们使用了最初用于在台式机上设计光学实验的AI软件范围。 他们在AI中“喂”所有他们可以想象的所有成分 - 镜片，玻璃，激光 - 使其可以自由组合成虚拟空间，而无需任何限制以产生更强的干涉仪。 AI完全允许自己！ 它的检测器的解决方案旨在到达道路 - 公斤，并包含数千个组件。 “人们无法理解AI提供的解决方案！” 拉娜·蒂基卡里（Rana Tikikari）回忆说：“它们非常复杂，看起来像外国人的主人ECES或可以创建AI喇嘛的事物。人们追逐的是没有对称和美丽的感觉……这只是一团糟！ “ 研究人员已经付出了很多努力来学习如何“清洁” AI的输出来解释它。 但是即便如此，放置在其前面的设计图仍被它们混淆。 图片显示了一个俯瞰美国利文斯顿空气的探测器 “如果我的学生试图将这种事情献给我，我肯定会说：不，不，这是一个笑声 - 劳！”拉娜·阿提卡里（Rana Atikari）承认。 但是，模拟结果清楚地表明，这种有趣的设计确实有效！ 在团队了解AI的“幽灵想法”之前的几个月。 已经使用了AI使用违反直觉的技巧：它在基本干涉仪和检测器之间添加了额外的三公里长度环结构，从而使光线在离开主臂后可以“转向”。 突然，团队意识到！ AI确实发现了苏联物理学的深层理论ES AGO-该原理的使用可以有效地减少机械噪声的噪声。 由于这个想法太高了，因此没有人在实验中尝试过！ 拉娜·埃里帕里（Rana Aimpari）喊道：“除了公认的思维框架之外，很难考虑一个遥远的事情。” “我们真的需要AI。” 他估计，如果浴室在建造时具有这种观点，那么“ Ligo的敏感性将增加10％至15％！” 毫无疑问，这是准确性决定一切的巨大跳跃！ 多伦多大学量子光学专家Aephraim Steinberg评论说： Ligo是一个庞然大物，成千上万的顶尖人才已经考虑了大约40年。 他们几乎尽了最大的努力。 使AI与新事物的原因证明，它已经完成了成千上万的人失败的事情。 “稀薄的风”会产生一个校正式延伸 AI的令人不安的本质超出了这一点。 在数量的世界中，两个尚未成为ID的粒子纳入可以通过称为“量子纠缠”的操作建立神秘的联系。 但是几十年来，医生认为整个纠缠需要“一开始就处于同一位置”。 但是在1990年代初期，后来因其研究而获得诺贝尔物理奖的安东·齐林格（Anton Zeilinger）证明，情况并非总是如此。 向她和Thehis同事推荐了一个实验，首先是两组无关紧要的刺激性光子。 光子A和B彼此有害，光子C和D彼此有害。 研究人员设计了一个由晶体，梁拆分器和探测器组成的智能实验设备，以操作光子B和C（两个刺激的光子对中的每个光子）。 一系列操作后，检测并破坏了光子B和C。 但是结果，尚未接触的随附的粒子A和D被打断。 这种现象称为engang狮子，现在已成为量技术技术的关键组成部分之一。 2021年，物理团队Mario Krenn要求他们的AI软件“ Pytheus”重新设计实验。 PY正在为Python编程语言进行nbuilding。 Theus取自Thisus，这是在希腊神话中杀死Minotaur Minotholos的英雄。 结果，AI提供的解决方案与Zeileer Classic Design完全不同！ 克伦尼斯说：“一旦我抬头，我决定肯定是错误的。” 但是，AI设计借鉴了另一个完全不同的思想领域 - 多点破坏思想，以提出一个更简单，更好的解决方案。 2024年12月，Nanjing University的Ma Xiaosong领导的一支中国团队在现实中构建了这项实验，并确认AI设计是完美且可行的！ 解释宇宙的公式 实验设计并不是医生使用人工智能的唯一方法。 他们还使用人工智能来研究实验的Sulsta。 AI在另一个领域展示了其技能：大量数据中隐藏的物理定律。 ·找到深色物体的公式 AI回顾了宇宙中暗物体簇的观察数据，实际上是一个比人类科学家提出的公式更准确，更现实的新方程式！ 威斯康星大学的物理学凯尔·克兰默（Kyle Cranmer）和他的合作使用机器研究模型，以基于附近其他深色物体簇的明显特性来预测宇宙中对象的深色簇的密度。 克兰默说：“ AI方程完美地描述了数据，但他们仍然无法说出其背后的物理逻辑。” AI只给出了结果，但没有解释。 ·复制自然对称性 加州大学圣地亚哥分校的计算机科学家Rose Yu的团队正在欧洲欧洲公司（Europasubcollider）（LHC）的数据生产欧洲最大的欧洲发电厂。 没有被告知任何物理知识，AI就能团结起来。对称” - 这是爱因斯坦相对理论的主要基础！ 尽管今天的AI仍然无法提出真实的新物理假设，但它已经从一个简单的工具变成了强大的“合作”。 克兰默（Cranmer）认为，随着添加大型语言模型，AI可以帮助人们尽快提出科学假设。 “我们实际上可以越过一个阈值，这是AI帮助我们发现新物理学的时候！” 参考：返回Sohu以查看更多