ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ЖӘНЕ ОНЫҢ ФИЗИКАДАҒЫ ҚОЛДАНЫЛУЫ

Сәуірбай Ақнұр

Ғылыми жетекшісі Бркенова А.C., физика магистрі, физика және математика кафедрасының аға оқытушысы

Ш.Уәлиханов атындағы Көкшетау университеті, Көкшетау қаласы

aknyrsauirbay@mail.ru

Қазіргі уақытта жасанды интеллект (ЖИ) ғылыми зерттеулердің көптеген салаларында, оның ішінде физикада маңызды құралға айналуда. Бұл мақалада ЖИ-дің физикадағы негізгі қолдану бағыттары қарастырылады: есептеуіш физика, кванттық есептеулер, материалтану, астрономия, климаттық модельдер, бөлшектер физикасы және эксперименттік деректерді өңдеу. ЖИ алгоритмдері күрделі физикалық жүйелерді модельдеуге, үлкен деректер жиынтығын талдауға және ғылыми гипотезаларды тексеруге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, ЖИ-дің физикадағы негізгі әдістері талданып, олардың артықшылықтары мен шектеулері қарастырылады. Жасанды интеллекттің ғылымдағы маңыздылығы артып келеді, ал оның физикадағы болашағы үлкен серпілістерге жол ашатыны сөзсіз.

Физика – табиғаттың іргелі заңдылықтарын зерттейтін ғылым. Дәстүрлі әдістер физикалық процестерді зерттеуде үлкен жетістіктерге жеткенімен, күрделі жүйелерді модельдеу, үлкен деректер ағындарын талдау және эксперименттік нәтижелерді интерпретациялау сияқты міндеттер жаңа технологияларды қажет етеді. Соңғы жылдары жасанды интеллект (ЖИ) осы проблемаларды шешудің тиімді әдістерінің бірі ретінде танылуда.

Жасанды интеллект – машиналардың адам интеллектіне тән тапсырмаларды орындау қабілеті. Бұл термин нейрондық желілер, машиналық оқыту және терең оқыту сияқты әдістерді қамтиды. ЖИ алгоритмдері үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеуге, күрделі процестерді модельдеуге және болжамдар жасауға мүмкіндік береді. Физикада ЖИ деректерді талдауда, дифференциалдық теңдеулерді шешуде, жаңа материалдарды модельдеуде, ғарыштық объектілерді зерттеуде және кванттық есептеулерде қолданылады.

Бұл мақалада жасанды интеллекттің физикадағы қолданысын зерттеу арқылы оның ғылыми процестерді оңтайландырудағы рөлі қарастырылады. ЖИ технологияларын қолданудың негізгі әдістері, олардың артықшылықтары мен шектеулері талданады. Сонымен қатар, ЖИ-дің физикадағы нақты жетістіктері мен оның болашақ даму перспективалары қарастырылады.

1. ЖИ-дің физикадағы негізгі қолданылу салалары

   1. Есептеуіш физика және математикалық модельдеу

Есептеуіш физика – физикалық жүйелерді сандық модельдеу арқылы зерттейтін сала. Күрделі физикалық процестерді дәл сипаттау үшін дифференциалдық теңдеулер мен үлкен көлемді деректерді өңдеу қажет. ЖИ алгоритмдері бұл процесті автоматтандырып, есептеулерді жылдамдатуға мүмкіндік береді.

Сұйықтық динамикасы – Навье-Стокс теңдеулерін шешуде машиналық оқыту әдістері қолданылып, турбулентті ағымдарды болжау мүмкіндігі артады.

Хаостық жүйелер – ЖИ хаотикалық физикалық құбылыстарды болжау үшін пайдаланылады, мысалы, ауа райын ұзақ мерзімді болжау.

Мультифизикалық модельдеу – әртүрлі физикалық процестердің өзара байланысын есептеуде ЖИ көмектеседі (мысалы, плазма физикасында).

2. Кванттық физика және кванттық есептеулер

Кванттық жүйелер жоғары күрделілігімен ерекшеленеді, сондықтан ЖИ алгоритмдері оларды зерттеуде маңызды рөл атқарады.

Кванттық есептеулерді оңтайландыру – ЖИ алгоритмдері кванттық компьютерлердің жұмысын басқаруда, кванттық схемаларды оңтайландыруда қолданылады.

Кванттық бөлшектердің күйін болжау – машиналық оқыту әдістері кванттық жүйелердегі суперпозиция мен кванттық туннельдеу құбылыстарын модельдейді.

Кванттық материалдар – ЖИ жаңа жоғары өткізгіш материалдарды іздеуге көмектеседі.

3. Бөлшектер физикасы және жоғары энергиялы физика

Бөлшектер физикасында үлкен көлемдегі эксперименттік деректерді өңдеу үшін ЖИ алгоритмдері қолданылады.

Үлкен адрондық коллайдер (LHC) зерттеулері – CERN ғалымдары бөлшектер соқтығысуы нәтижесінде алынған деректерді машиналық оқыту әдістері арқылы талдайды.

Қарапайым бөлшектерді анықтау – ЖИ бөлшектердің қасиеттерін жылдам анықтауға көмектеседі, бұл жаңа физикалық құбылыстарды зерттеуде маңызды.

Эксперименттік қателіктерді азайту – ЖИ эксперименттік құралдардың калибрленуін жақсартып, өлшеу дәлдігін арттырады.

4. Астрономия және ғарыштық зерттеулер

Астрономияда ғарыш объектілерін зерттеу үшін үлкен деректер жиынтығын өңдеу қажет.

Экзопланеталарды анықтау – NASA және ESA телескоптарынан алынған деректерді ЖИ өңдеп, жаңа планеталарды іздейді.

Қара құрдымдарды зерттеу – Event Horizon Telescope деректерін ЖИ өңдеу арқылы қара құрдымдардың кескіндерін алуға көмектеседі.

Ғарыштық сәулелер мен радиосигналдарды талдау – ЖИ белгісіз астрономиялық құбылыстарды анықтауға мүмкіндік береді.

5. Материалтану және жаңа материалдарды ашу

ЖИ жаңа материалдардың құрылымын модельдеу және олардың қасиеттерін болжау үшін қолданылады.

Google DeepMind AlphaFold жобасы – ақуыз құрылымын болжауда үлкен жетістікке жетті.

Жаңа қорытпалар мен наноматериалдарды жасау – ЖИ кванттық химияда материалдардың электрондық құрылымын есептеу үшін қолданылады.

Сверхөткізгіш материалдар – ЖИ жоғары температуралы асқынөткізгіштердің жаңа түрлерін анықтауда қолданылады.

6. Климаттық модельдеу және экологиялық зерттеулер

Климаттың өзгеруін болжау үшін күрделі модельдеу қажет, ал ЖИ оны оңтайландырады.

Жаһандық климаттық өзгерістерді болжау – ЖИ ауа райын болжау дәлдігін арттырады.

Табиғи апаттарды алдын ала ескерту – ЖИ жер сілкінісі, дауыл және су тасқынын болжауда қолданылады.

Жасыл технологияларды дамыту – ЖИ көмегімен жаңартылатын энергия көздерін тиімді басқару мүмкіндігі артады.

2. ЖИ әдістері және оларды физикада қолдану

Физикадағы түрлі есептерді шешу үшін әртүрлі ЖИ әдістері қолданылады:

Нейрондық желілер – күрделі физикалық процестерді болжау, үлгілерді тану үшін қолданылады.

Генетикалық алгоритмдер – физикалық жүйелерді оңтайландыру үшін пайдаланылады.

Күшейтімді оқыту – автономды жүйелерді басқару және эксперименттерді оңтайландыру.

Машиналық оқыту – эксперименттік деректерді талдау және аномалияларды анықтау.

Гибридті ЖИ-әдістер – көп салалы зерттеулерде қолданылатын біріктірілген әдістер.

3. ЖИ-дің физикадағы артықшылықтары мен шектеулері

   1. Артықшылықтары

Үлкен деректерді өңдеудің жоғары жылдамдығы – ЖИ алгоритмдері физикадағы күрделі есептерді қысқа мерзімде шешуге мүмкіндік береді.

Дәл болжау және модельдеу мүмкіндіктері – ЖИ болжамдарының дәстүрлі әдістерден анағұрлым тиімді болуы.

Эксперименттер санын азайту арқылы шығындарды төмендету – зертханалық сынақтарды қысқартып, ресурстарды үнемдеу.

Физикалық процестерді тиімді модельдеу және басқару – күрделі жүйелерді басқарудың жаңа мүмкіндіктерін ашу.

2. Шектеулері

Физикалық құбылыстарды түсіндірудің күрделілігі – ЖИ қабылдаған шешімдердің интерпретациясы қиын болуы мүмкін.

ЖИ шешімдерінің интерпретациясының қиындығы – қара жәшік проблемасы.

Деректердің сапасына тәуелділік – нәтижелердің дәлдігі енгізілген деректер сапасына байланысты.

Есептеуіш ресурстардың жоғары талап етілуі – ЖИ алгоритмдері үлкен есептеу қуатын қажет етеді.

Қорытынды

Жасанды интеллект (ЖИ) қазіргі заманғы физикада маңызды рөл атқара отырып, ғылыми зерттеулердің жаңа деңгейге көтерілуіне ықпал етпекі. Оның көмегімен күрделі физикалық процестерді модельдеу, үлкен деректер ағындарын талдау және эксперименттік нәтижелерді өңдеу біршама жеңілдейді.

ЖИ кванттық есептеулерден бастап, астрономиялық зерттеулерге дейінгі түрлі салаларда кеңінен қолданылады. Және де бөлшектер физикасында ЖИ эксперименттік деректерді жылдам талдауға және жаңа бөлшектерді анықтауға көмектеседі. Сонымен қатар материалтануда жаңа материалдарды болжау және олардың қасиеттерін зерттеу процестері автоматтандырылып, ғалымдарға уақыт пен ресурстарды үнемдеуге мүмкіндік береді. Астрономияда ЖИ экзопланеталарды іздеуде, ғарыштық объектілерді анықтауда және радиосигналдарды талдауда жоғары тиімділік көрсетеді. Климаттық модельдеуде ол ауа райын болжау мен табиғи апаттардың алдын алу үшін қолданылады.

ЖИ технологияларының физикада қолданылуы болашақта одан әрі кеңейе түспек. Кванттық есептеуіш машиналар мен гибридті ЖИ алгоритмдерінің дамуы физикалық есептеулердің жаңа дәуірін ашады. Дегенмен, ЖИ шешімдерінің интерпретациясының қиындығы, деректер сапасына тәуелділік және жоғары есептеу ресурстарын қажет етуі – әлі де шешуді қажет ететін маңызды мәселелер.

Қорыта айтқанда, жасанды интеллект физика ғылымының көптеген салаларында тиімділікті арттырып, ғылыми жаңалықтардың ашылуын жеделдетіп отыр. ЖИ мен физиканың бірлескен дамуы жаңа технологиялық серпілістерге жол ашып, болашақ зерттеулердің бағытын айқындайды.

Әдебиеттер

1. Жапарова Г.Ә. «Информатика негіздері». – Алматы: Экономика, 2006.[http://kazneb.kz/]

2. Сырецкий Г.А. «Информатика, Основы логического программирования на PDC prolog: Учеб.пособие». – Новосибирск: НГТУ, 1994 [eLibrary.ru]

3. Дьяконов В.П. «Maple 9.5/10 «Математика», «Физика және білім»». – М., 2006. – 720 с. [eLibrary.ru]

4. Поддубная Я.Н., Котов К.С., Слукина А.А. «Парадигма развития гейминга в образовательной системе: история и перспективы». – КиберЛенинка .[https://cyberleninka.ru/article/n/paradigma-razvitiya-geyminga-v-obrazovatelnoy-sisteme-istoriya-i-perspektivy]

5. Братко И. «Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта». – М.: Мир, 1990.

6. Стерлинг Л., Шапиро Э. «Искусство программирования на языке Пролог». – М.: Мир, 1990.

7. Янсон А. «Турбо-Пролог в сжатом изложении». – М.: Мир, 2010.

8. Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В. «Основы программирования на Турбо Прологе». – М.: Мир, 1990.

9. Жәутіков О.А. «Дифференциалдық теңдеулердің қолданылуы туралы әңгіме». – Алматы: Ғылым, 1986.(http://kazneb.kz/)

10. Баймұратова А. «Жасанды интеллект: теория мен практика». – 2021.

11. Темірбекова А. «Жасанды интеллект білім беруде: тиімділік пен инновациялар». – 2019.

12. Кенжебекова Ж. «Жасанды интеллект және білім беру: әкімшілік процестерді автоматтандыру». – 2022.