La inteligencia artificial hizo un gran avance al resolver el complejo problema de los tres cuerpos.
Una red neuronal ha encontrado una solución rápida y precisa al famoso problema de los tres cuerpos.
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La inteligencia artificial ha logrado avances significativos en física básica, encontrando la manera de resolver el problema de los tres cuerpos, uno de los misterios más antiguos y desconcertantes que ha intrigado a los científicos durante siglos. Este triunfo subraya el poder de las redes neuronales para superar problemas que antes se creían insuperables mediante cálculos precisos.
El "problema de los tres cuerpos" consiste en predecir las trayectorias de tres objetos celestes, como estrellas o planetas, bajo la influencia de su gravedad mutua. Aunque aparentemente sencillo, este dilema carece de una respuesta completa y precisa debido a su comportamiento caótico e impredecible. Según SciTechDaily, los expertos utilizaron una red neuronal entrenada con una gran cantidad de datos de escenarios simulados.
En lugar de buscar una única ecuación universal, la inteligencia artificial ha dominado la capacidad de identificar patrones en el movimiento de los objetos. Basándose en parámetros iniciales (pesos, coordenadas y momento), la red puede predecir sus trayectorias posteriores con mucha más rapidez que los métodos clásicos de simulación numérica. Este método ha demostrado ser no solo rápido, sino también extraordinariamente preciso.
Resolver este antiguo misterio es de enorme valor para la astrofísica. Permitirá a los especialistas reproducir el comportamiento de los cúmulos estelares con mayor precisión, evaluar la estabilidad de las configuraciones multiestelares y comprender mejor los mecanismos por los cuales los pares de agujeros negros generan oscilaciones gravitacionales. Esto abre nuevos horizontes para la investigación sobre la evolución de las galaxias y el universo.
Este avance va mucho más allá de un problema aislado. Proporciona evidencia contundente de cómo la inteligencia artificial puede convertirse en un potente motor de conocimiento científico, especialmente en áreas donde la complejidad de las estructuras supera los límites del análisis humano. Un método similar resultará útil para resolver otras cuestiones de larga data en física, química, biología y otras disciplinas.
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