Inteligența artificială a devenit recent un instrument de rezolvare a integralei configuraționale, o problemă nerezolvată în fizica materialelor de peste un secol. Cercetătorii de la Universitatea New Mexico și Laboratorul Național Los Alamos au publicat în Physical Review Materials metoda THOR AI, care permite calculul exact al acestei integrale în câteva secunde.

THOR AI – un salt în mecanica statistică
Noua platformă THOR AI folosește rețele tensoriale pentru a comprima informația complexă a sistemelor multi‑particulă. Astfel, limitarea dimensională a fost depășită fără a recurge la simulări Monte Carlo tradiționale. Inteligența artificială identifică tiparele și simetriile care reduc volumul de calcul.

Interpolarea tensorială în lanț – principiu de funcționare
Tehnica de interpolare tensorială în lanț reprezintă nucleul algoritmului THOR AI. În loc să calculeze fiecare interacțiune, algoritmul restructurează datele în lanțuri de tensoruri interconectate. Acest proces păstrează precizia matematică și micșorează timpul de execuție.

Performanțe și aplicații practice

  • Calculul integralei pentru cupru la presiuni extreme a fost de 400 de ori mai rapid decât simulările convenționale.
  • Gaze nobile la temperaturi înalte au fost analizează cu aceeași acuratețe, în câteva secunde.
  • Modelele dezvoltate pot fi integrate în fluxurile de lucru ale ingineriei semiconductorilor și ale energiei nucleare.

Impactul asupra cercetării materialelor
Rezultatele THOR AI îmbunătățesc predictibilitatea comportamentului termodinamic al aliajelor și a materialelor de înaltă rezistență. Prin eliminarea dependenței de supercomputere, echipele de cercetare pot testa rapid noi compozite și pot optimiza procesele industriale. În plus, metoda se potrivește cu alte tehnologii de învățare automată utilizate în dezvoltarea materialelor.

Importanța informării continue se evidențiază pe măsură ce inteligența artificială devine un factor determinant în progresul științific. Monitorizarea evoluțiilor din mecanica statistică și fizica materialelor permite adaptarea rapidă la noi oportunități de cercetare și inovație.