АҚШ ғалымдары жасаған жаңа жасанды интеллект (ЖИ) уақыт бойынша жүйелердің эволюциясын зерттеп, мыңдаған айнымалыларды қысқа әрі қарапайым теңдеулерге айналдыра алады. Бұл теңдеулер жүйенің нақты жағдайдағы мінез-құлқын дәл сипаттайды. Әдіс физикада, инженерлік есептерде, климатологияда және биологияда қолданылуы мүмкін, ал зерттеушілер үшін дәстүрлі теңдеулері жоқ немесе тым күрделі жүйелерді зерттеудің жаңа құралы болады.
Жаңа платформаның ерекшелігі — адам мүмкіндігін асып түсетін күрделі жүйелерді өңдеуге қабілеттілігі. ЖИ жүздеген, кейде мыңдаған өзара байланысқан айнымалысы бар сызықтық емес жүйелерді қарапайым ережелерге азайтып, өлшем санын азайта алады.
Дьюк университетінің Машина жасау және материалтану кафедрасының доценті Боюань Ченнің айтуынша, ғылыми ашылымдар әрдайым күрделі процестерді қарапайым түрде көрсетуге сүйенген. «Бүгінгі күні бізде күрделі жүйелерді түсіну үшін қажет деректер көп, бірақ осы ақпаратты қарапайым ережелерге айналдыратын құралдар жеткіліксіз. Осы алшақты жабу маңызды», — дейді ол.
Оған мысал ретінде мылтық ядросының траекториясын есептеу келтіріледі. Ол бастапқы жылдамдық, оқтың бұрышы, ауа кедергісі, желдің өзгеруі және қоршаған ортаның температурасы сияқты көптеген факторларға байланысты. Алайда қарапайым нұсқада оны тек жылдамдық пен бұрышты есепке ала отырып, сызықтық теңдеумен сипаттауға болады.
Математик Бернард Купман жүз жыл бұрын күрделі сызықтық емес жүйелерді сызықтық модельдермен көрсетуге болатынын көрсеткен. Дегенмен бұл тәсілде жүздеген немесе мыңдаған теңдеулер қажет, әрқайсысы жеке айнымалыға байланысты. Жаңа ЖИ платформасы Купман идеясына сүйене отырып, бұл мәселені шешуге мүмкіндік береді.
Ғалымдар әдісті әртүрлі жүйелерге сынады: тербелмелі маятник қозғалысынан электр тізбектерінің сызықтық емес мінез-құлқына дейін. Айнымалы жүйелерге қарамастан, ЖИ жүйенің мінез-құлқын анықтайтын бірнеше жасырын айнымалыны таба алды. Көп жағдайда алынған модельдер бұрынғы машиналық оқыту әдістерімен салыстырғанда 10 есе ықшам болып шықты және ұзақ мерзімді сенімді болжамдар жасай алады.
Бұл әдіс тек болжам жасау үшін ғана емес, жүйенің тұрақты күйін анықтауға мүмкіндік береді. Мұндай күй аттрактор деп аталады және жүйенің уақыт өте тұрақтылығын көрсетеді. Бұл жүйенің қалыпты жұмыс жасап жатқанын, баяу өзгеріп жатқанын немесе тұрақсыздыққа жақындап отырғанын бағалауға көмектеседі.
Ғалымдар күрделі кванттық жүйенің шуды бағалау кезінде өлшеу санын айтарлықтай қысқартты. Жүйенің мінез-құлқын тек 15 минут ішінде зерттей алды, ал дәстүрлі тәсілмен бұл шамамен 20 миллион жыл алатын еді.
