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Al Creative Machines Lab di Lipson, lui e i suoi colleghi vogliono capire meglio come avviene questo processo di scoperta e come può essere migliorato utilizzando l’apprendimento automatico per scoprire una fisica alternativa nascosta che potrebbe essere sfuggita agli scienziati umani.

Per fare ciò, Lipson e colleghi hanno progettato un algoritmo di apprendimento automatico in grado di studiare i fenomeni fisici “guardando” video, come l’oscillazione di un doppio pendolo o lo sfarfallio di una fiamma, e producendo il numero di variabili necessarie per spiegare l’azione . Per i sistemi conosciuti, l’algoritmo è stato in grado di prevedere il numero corretto di variabili entro 1 valore (ad es. 2,05 variabili per descrivere un singolo pendolo invece di 2) e persino di fare previsioni variabili per sistemi sconosciuti. I risultati sono stati pubblicati la scorsa settimana in uno studio intitolato “Scoperta automatizzata di variabili fondamentali nascoste nei dati sperimentali” sulla rivista Scienze computazionali della natura.

Sebbene questo algoritmo non sia il primo a studiare i dati e cercare di estrarne una relazione fisica, Lipson afferma che questo lavoro si distingue perché è il primo a non fornire all’algoritmo alcuna informazione sul numero o sul tipo di variabili previste in un sistema. Per questo motivo, il sistema non si limita a cercare le variabili solo attraverso una lente umana, cosa che secondo Lipson potrebbe essere cruciale per scoprire la fisica nascosta all’interno di questi sistemi.

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