Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong nghiên cứu khoa học. Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là trong việc thiết kế các thí nghiệm vật lý, mở ra những hướng đi mới cho các nhà nghiên cứu. Bài viết này sẽ khám phá cách mà AI đang thay đổi cách thức nghiên cứu vật lý và những tiềm năng mà nó mang lại.
Máy dò của LIGO, một trong những thiết bị quan trọng trong nghiên cứu sóng hấp dẫn, nằm ở Hanford, Washington, Mỹ. Thiết bị này đã đóng góp rất lớn vào việc phát hiện sóng hấp dẫn, một hiện tượng mà Albert Einstein đã dự đoán từ hơn một thế kỷ trước.
Rana Adhikari, một nhà vật lý tại Viện Công nghệ California, đã dẫn dắt một nhóm nghiên cứu tại Đài quan sát Sóng hấp dẫn Giao thoa kế Laser (LIGO) từ những năm 2000. Nhóm của ông đã không ngừng cải tiến thiết kế của LIGO để nâng cao độ nhạy của thiết bị. Gần đây, họ đã áp dụng AI, đặc biệt là phần mềm do nhà vật lý Mario Krenn phát triển, để thiết kế các thí nghiệm quang học lượng tử.
AI được cung cấp tất cả các thành phần và thiết bị có thể kết hợp để tạo ra một giao thoa kế phức tạp. Không bị ràng buộc bởi các điều kiện truyền thống, AI có khả năng thiết kế những máy dò với quy mô lớn, bao gồm hàng nghìn bộ phận như thấu kính, gương và máy laser. Điều này mở ra một thế giới mới cho các thí nghiệm vật lý, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những ý tưởng chưa từng được nghĩ đến.
Ban đầu, thiết kế của AI có vẻ kỳ lạ và khó hiểu. Kết quả mà nó đưa ra thường không có sự đối xứng và trông như một mớ hỗn độn. Tuy nhiên, sau nhiều tháng nghiên cứu, nhóm của Adhikari đã nhận ra rằng AI đang áp dụng một số nguyên tắc lý thuyết để giảm nhiễu cơ học lượng tử, một ý tưởng chưa từng được thực hiện trong thực nghiệm. Nếu thiết kế này được áp dụng từ đầu, độ nhạy của LIGO có thể được cải thiện đáng kể.
Mặc dù AI chưa tạo ra những phát hiện mới trong vật lý, nhưng nó đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc thiết kế thí nghiệm và phân tích dữ liệu. AI có khả năng phát hiện các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu phức tạp, như việc phát hiện đối xứng tự nhiên từ dữ liệu thu thập tại các máy gia tốc hạt lớn. Điều này không chỉ giúp các nhà vật lý hiểu rõ hơn về vũ trụ mà còn mở ra những hướng nghiên cứu mới.
Vào năm 2021, nhóm của Krenn đã bắt đầu thiết kế thí nghiệm mới với sự hỗ trợ của phần mềm PyTheus. Họ đã biểu thị thí nghiệm quang học bằng đồ thị toán học, cho phép mô phỏng và tối ưu hóa các cấu hình thí nghiệm. Phương pháp này đã giúp họ tạo ra những cấu hình thí nghiệm hoàn toàn mới, khác biệt so với các thiết kế trước đây.
Thuật toán mà nhóm nghiên cứu sử dụng đã mượn ý tưởng từ một lĩnh vực nghiên cứu khác, giúp tạo ra cấu hình đơn giản hơn nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác trong việc tạo ra trạng thái rối giữa các hạt. Kết quả từ các thí nghiệm thực tế đã chứng minh rằng thiết kế mới này hoạt động hiệu quả như mong đợi.
Các nhà vật lý cũng đang áp dụng AI để phân tích kết quả thí nghiệm. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng mô hình học máy để dự đoán mật độ của các khối vật chất tối trong vũ trụ. Hệ thống này đã đưa ra những công thức mô tả mật độ khối vật chất tối chính xác hơn so với các công thức truyền thống do con người lập ra.
Như vậy, AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ trong việc thiết kế thí nghiệm mà còn là một phần không thể thiếu trong việc phân tích và hiểu biết về vũ trụ. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và vật lý hứa hẹn sẽ mang lại những khám phá đột phá trong tương lai.
