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2025-08-04 0
科学家训练神经网络成功发现全新物理定律，并纠正多年错误假设
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2025年08月04日 19:41 0
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埃默里大学的科学家们实现了人工智能研究领域的历史性突破——他们训练的神经网络成功发现了全新的物理定律，并纠正了等离子体物理学中延续多年的错误假设。这项研究不仅展示了AI在科学发现中的革命性潜力，更重要的是证明了机器智能可以超越传统的数据分析和预测功能，成为探索未知科学原理的强大工具。
研究团队将目光投向了尘埃等离子体这一神秘的物质状态——一种充满微小尘埃颗粒的高温带电气体。尽管这种物质广泛存在于宇宙中，从土星环到月球表面，从地球野火烟雾到星际空间，但科学家们对其内部粒子间相互作用力的理解仍然非常有限。传统物理学方法在面对这种非互易系统时显得力不从心，而AI的介入为解开这一科学谜题提供了全新途径。
代表性形象。 小精灵/盖蒂图片社
该研究发表后，为AI在基础科学研究中的应用开辟了新的可能性，标志着我们正进入一个机器智能与人类科学家协同探索自然奥秘的新时代。
小数据集背后的巧妙设计
与需要海量数据训练的传统AI模型不同，埃默里大学团队面临的挑战是如何用有限的实验数据训练出能够发现新物理定律的神经网络。研究高级作者、埃默里大学教授伊利亚·内门曼解释道："当你探索新事物时，你没有大量数据来训练AI。这意味着我们必须设计一个能够用少量数据训练但仍能学到新东西的神经网络。"
研究团队构建了一个复杂的三维成像系统来观察塑料尘埃颗粒在等离子体室内的运动。他们使用激光片和高速摄像机捕捉了数千个微小颗粒在三维空间中随时间的运动轨迹。这些详细的轨迹数据随后被用来训练定制的神经网络。
这个神经网络的设计极其巧妙，内置了重力、阻力和粒子间相互作用力等基本物理规则。网络将粒子运动分解为三个组成部分：速度效应、环境力和粒子间相互作用力。这种设计使AI能够在遵循基本物理原理的同时学习复杂行为模式。
结果令人震惊：神经网络以超过99%的准确率发现了非互易力的精确描述。一个特别有趣的发现是，当一个粒子在前方引导时，它会将跟随的粒子拉向自己，但跟随粒子却会将引导粒子推开。这种不对称的相互作用虽然此前有所怀疑，但从未被清晰地建模过。
颠覆传统理论假设
更重要的是，AI纠正了一些塑造等离子体理论多年的错误假设。内门曼教授指出："更有趣的是，我们表明关于这些力的一些常见理论假设并不完全准确。我们能够纠正这些不准确之处，因为我们现在能够以如此精细的细节看到正在发生的事情。"
其中一个被纠正的假设是粒子的电荷与其大小成正比增长。AI发现这种关系实际上取决于周围等离子体的密度和温度，而非简单的线性关系。另一个被推翻的观念是粒子间的力总是随距离呈指数递减，无论粒子大小如何。AI揭示这种递减也依赖于粒子的大小，这是此前被忽视的重要洞察。
这些发现不仅修正了理论框架，还为理解复杂多粒子系统提供了新的视角。从涂料混合物到生物体内迁移细胞，这种AI驱动的分析方法可能在众多领域找到应用。
科学发现的新范式
这项研究的意义远超具体的物理发现本身。研究作者之一、埃默里大学教授贾斯汀·伯顿表示："我们证明了可以使用AI来发现新的物理学。我们的AI方法不是黑盒子：我们理解它如何以及为什么有效。它提供的框架也是通用的，可能应用于其他多体系统，开辟新的发现路径。"
这种方法代表了科学研究范式的根本转变。传统上，科学家基于观察和理论推导来建立假设，然后通过实验验证。而这项研究展示了AI如何能够直接从实验数据中提取未知的物理定律，绕过了人类认知局限可能带来的偏见和盲点。
值得注意的是，这个AI模型只需要在普通桌面计算机上运行，展示了这种方法的可及性和实用性。这意味着更多的研究团队可以采用类似的方法来探索他们各自领域的未知现象。
内门曼教授强调了这一成就的独特性："尽管人们谈论AI如何革命化科学，但很少有例子表明AI系统直接发现了根本性的新东西。"这项工作为AI在科学发现中的潜力提供了有力证据，可能激励科学家探索AI造福科学和社会的更多方式。
未来科学探索的新工具
这项突破性研究为未来的科学探索提供了强大的新工具。AI不再仅仅是处理数据或执行计算的辅助工具，而是成为了能够独立发现自然规律的科学伙伴。这种能力可能在气候科学、材料学、生物学等多个领域产生深远影响。
随着AI技术的不断发展和这种方法的进一步完善，我们可能会看到更多由机器智能主导的科学发现。这不仅会加速我们对自然世界的理解，还可能揭示人类科学家从未想象过的现象和规律。
这项研究标志着科学发现进入了一个新时代，在这个时代里，人类智慧与机器智能的结合将推动我们对宇宙奥秘的理解达到前所未有的深度。
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