Retele neurale reprezinta o noua metoda de rezolvare a problemelor extrem de complexe si dezvoltarea lor este in plina evolutie.
Retelele neurale reusesc, dupa ce sunt „antrenate” de noi cu algoritmi specifici, sa faca o serie intreaga de lucruri pe care noi, umanii, nu suntem capabili sa le facem, precum calcule de mecanica cuantica extrem de complexe. Recent, o astfel de retea neurala a reusit sa rezolve probleme de mecanica cuantica pe care nici cel mai puternic supercomputer din lume nu este in stare sa le rezolve.
Retele neurale reprezinta o noua metoda de rezolvare a problemelor extrem de complexe si dezvoltarea lor este in plina evolutie. Ce este o retea neurala? Wikipedia ne da urmatoarea informatie: „Rețelele neurale RNA sunt o ramură din știința inteligenței artificiale, și constituie totodată, principial, un obiect de cercetare și pentru neuroinformatică. Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Ele sunt compuse din neuroni artificiali, sunt parte a inteligenței artificiale și își au, concepțional, originea ca și neuronii artificiali, în biologie. Nu există pentru RNA o definiție general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale artificiale ca rețele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin care se propagă informație numerică.”
La ora actuala retelele neurale instruite in mod adecvat cu algoritmi de invatare care, in urma unui antrenament reusesc sa se perfectioneze, sunt utilizate din ce in ce mai mult in medicina pentru diagnosticarea diverselor patologii, in sistemul bancar, unde dau „sfaturi” legat de vanzarea sau cumpararea actiunilor si chiar si in jocuri complexe precum GO, unde au reusit sa bata pe cei mai buni jucatori din lume. Recent retelele neurale sunt folosite inclusiv pentru recunoasterea rapida a fetelor, pornind de la un numar redus de elemente, in mijlocul unei multimi. Iata insa ca o astfel de retea neurala a fost pentru prima data antrenata pentru a rezolva o prblema extrem de complexa de mecanica cuantica. Este vora despre calcularea comportametului unui numar de circa 100 de atomi. In lumea particulelor elementare si a sistemelor microscopice, precum atomii, sunt valabile legile mecanicii cuantice, care ne dau un algoritm pentru a calcula probabilitatea diverselor procese, dandu-ne de exemplu informatii despre probabilitatea pozitie particulelor in diverse sisteme.
Bizarele legi din lumea cuantica ne spun ca nu putem calcula cu precizie comportamentul unui corp ci doar probabilitatea ca acesta sa se afle in diverse stari (pozitii). Aceasta situatie a generat de-a lungul anilor nenumarate discutii intre oamenii de stiinta legat de interpretarea fenomenelor cuantice. Asa a luat nastere inclusiv paradoxul „pisicii lui Schroedinger”, o pisica care este pe jumatate vie si pe jumatate moarta, intrucat starea ei este corelata cu cea a unui sistem cuantic de particule care au probabilitatea de a se dezintegra de 50% (ceea ce ar pune in functiune un mecanism ce ucide pisica) si de a ramane intact de 50% (pisica supravietuieste).
Calculele cuantistice sunt extrem de complicate, mai ales atunci cand este vorba de un sistem compus din mai multe particule. Pana la rezultatul de fata inclusiv cel mai puternic supercomputer din lume reusea sa calculeze comportamentul a cel mult 40-50 de atomi.
Cercetatorul Giuseppe Carleo de la ETH (Eidgenössische Technische Hochschule Zürich) din Zurich si Matthias Troyer, care lucreaza in grupul de calcul cuantic de la Microsoft, au instruit un calcuator extrem de puternic de la Lugano pentru a studia comportamentul a 100 de atomi, realizand in acest fel un record absolut. Nici o mine umana nu ar fi in stare sa efectueze aceste calcule fara ajutorul acestei retele neurale. Rezultatele acestui studiu au fost publicate recent in prestigioasa revista Science.
Calcule de acest gen sunt extrem de utile si importante intrucat ajuta in studiul materialelor si al moleculelor complexe. Intelegerea acestora, la randul ei, poate sa duca la dezvoltarea unor noi produce farmaceutice sau a unor noi materiale superconductoare, fiind de mare interes atat in industrie cat si in medicina.
Intelegerea legilor lumii cuantice si capacitatea de a folosi calcule cuantice in sisteme complexe are si o importanta strategica daca ne gandim la urmatoarea generatie de calculatoare – cele cuantice, care sunt la ora actuala studiate in diverse laboratoare din lume cu obiectivul de a ajunge in urmatorii 10 ani la a construi astfel de calculatoare care sa fie in stare sa functioneze cu o viteza si o capacitate de calcul, dar si de siguranta informatica, mult mai mari decat cele mai performante calculatoare actuale.
Articol scris de Cătălina Oana Curceanu, prim cercetător în domeniul fizicii particulelor elementare şi al fizicii nucleare, Laboratori Nazionali di Frascati, Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (Roma, Italia) şi colaborator al Scientia.ro