Een nieuw computermodel, gebaseerd op kunstmatige intelligentie, is in staat om natuurkundige wetten op te stellen.

 

De derde wet van Kepler uit 1619, waarmee de omlooptijd van twee hemellichamen te bepalen is uit hun onderlinge afstand; Einsteins formule voor tijddilatatie uit 1905, die de vertraging van de tijd voor een bewegende waarnemer berekent; de theorie van Langmuir uit 1918, die beschrijft hoe gasmoleculen aan een vast oppervlak vastkleven: deze wetten hebben iets gemeen. Zij zijn alle drie ooit bedacht door een wetenschapper, en onlangs opnieuw door een computerprogramma.

‘AI-Descartes’, noemen de Amerikaanse wetenschappers die dit programma ontwikkelden hun logisch redenerende computermodel. Gisteren, op 12 april, publiceerden ze de eerste resultaten van deze AI-geleerde in het wetenschappelijke tijdschrift Nature Communications.  

 

Wiskunde

In plaats van te zoeken naar steeds terugkerende patronen en deze na te bootsen, zoals veel andere machine learning tools doen, gaat AI-Descartes op zoek naar wiskundige vergelijkingen die de aangeleverde data beschrijven.

Gebruikmakend van de standaardbewerkingen als optellen, vermenigvuldigen en delen, kan het model miljoenen kandidaatvergelijkingen opstellen, om daaruit vervolgens die ene te selecteren die de gegevens het beste beschrijft. Voor de wetten van Kepler, Einstein en Langmuir is dit nu dus gelukt.

 

Logisch redeneren

Het grootste verschil met een AI-programma als ChatGPT, is dat AI-Descartes logisch kan redeneren, zegt Cristina Cornelio van IBM Research in New York en Samsung AI in Cambridge, eerste auteur van het wetenschappelijke artikel, in een persbericht.

‘Als er meerdere vergelijkingen zijn die de data goed beschrijven, kijkt AI-Descartes bijvoorbeeld welke het beste past bij de wetenschappelijke theorieĂ«n die er al zijn.’ Het programma combineert de manier van formules afleiden die al eeuwenlang wordt gebruikt– namelijk door vanuit bestaande kennis door te redeneren op basis van wiskundige regels – met de datagedreven methode van machine learning.

 

Descartes

Zijn naam dankt het model aan de 17e-eeuwse filosoof René Descartes. Hij was pleitbezorger van wetenschap door deductie: het vergaren van nieuwe kennis door, uitgaande van vaststaande beginselen, telkens nieuwe gevolgtrekkingen te maken.

 

Toekomst

Voordeel van het model is dat het naar echte signalen zoekt, in plaats van naar best-passende patronen. Het nadeel is dat het nogal wat voorbereidend werk vergt.

Om nieuwe natuurkundige wetten te kunnen vergelijken met relevante, reeds bestaande theorieën, moeten deze eerst worden ingevoerd in het model, in een format dat het programma kan lezen. De volgende stap die de ontwikkelaars willen zetten, is dan ook om dit te automatiseren.

 

Openingsbeeld: Depositphotos