100 Million Variantdan Faqat 40 Tasi: AI Qanday Qilib Imkonsizni Bajaradi

Keling, bir o'yin o'ynaylik.

100 million dona kitob bor bir kutubxonada. Sizga faqat oltita kitob kerak — ularning ichida raketa dvigatellari uchun aql boqmaydigan metallni bosib chiqarish siri yashiringan. Shart esa shu: kitoblarni shunchaki surishtirib bo'lmaydi. Har bir "kitob" yuzlab dollar qimmat, kunlab o'qish kerak, ba'zilari esa oxirgi sahifasiga yetmasdan alangalanib ketadi.

Qiziqmi? Yo'q, albatta.

Lekin aynan shu vazifani Vashington Davlat Universiteti tadqiqotchilari hal qildi — va ularning yonida AI bor edi. Hamma narsa esa menga o'ylab bergan har qanday o'yindan qiziqarliroq.

Raketa Metallining Murakkab Hayoti

Endi sizga GRCop-42 ni tanishtiraman. Ilmiy fantastikadan robot ismiga o'xshaydi, to'g'rimi? Aslida bu mis, xrom va niobiydan tayyorlangan qotishma — NASA oddiy metallar issiqqa chidamay qolgani uchun uni yaratgan.

Bu material raketa dvigatellarida, aynan yoqilg'i yonadigan yonish kameralarida ishlatiladi. U shunday haroratlarga dosh bera oladiki, pechning o'zi xor bo'lib qoladi. GRCop-42 nafaqat extreme issiqlikka chidaydi, balki uni samarali tarqatadi ham — raketalarni o'zi erib ketishdan saqlaydi. juda muhim ish, to'g'rimi?

Lekin muammo bor: bu metallni 3D printerda bosib chiqarish juda qiyin. Oddiy qilib aytganda, juda powerful lazerlar va ko'p energiya kerak — bunday uskunalarni faqat yirik aerospace kompaniyalari va katta laboratoriyalar sotib olishi mumkin.

Savdo-do'konlaridagi 3D printerlarning 90 foizi? Buni qila olmaydi. Oddiygina kuch yetmaydi.

To ki hozirgacha.

"Hamma narsani sinab ko'rish" Rejasi Ishlamaydi

AI sehrini ko'rishdan oldin, nega bu boshqaqa og'riq bo'lganini tushuntiraylik.

Metallni 3D printerda bosish uchun perfect sozlamalarni topish kerak — lazer quvvati, tezligi, harorati va yuzlab boshqa omillar. Bitta narsa noto'g'ri bo'lsa, ya'ni hech narsa bo'lmaydi yoki (dramatikroq) butun mahsulot erib loyqa bo'lib ketadi.

An'anaviy yondashuv? Ko'p variantlarni sinab ko'rish, toki birortasi ishlaguncha.

Bu mantiqiy eshitiladi, toki bir savol esda tutguncha: sinab ko'rish uchun 100 million dan ortiq variant bor edi. Har bir urinish yuzlab dollarga turadi, vaqt talab qiladi, natijalarni tahlil qilish uchun odam kerak. Har kuni bitta variant sinab ko'rsangiz, 274,000 yil kerak bo'ladi. Zo'r emas.

" Ba'zan ma'lum bir sozlamani bosardik, mahsulot shunchaki erib ketardi," dedi Azza Fadhel, loyiha ustida ishlagan PhD talabasi. "Ular haqiqatan ham chop qila olmasdilar, vaqtimiz va pulimiz bo'lsa ham, 100 million variantning hammasini sinab ko'ra olmasdik."

Voy, bu cho'llikda bir dona qum donasini topishga o'xshaydi.

AI Kirib Keldi: Aqlli Qidiruvchi

Mana shu yerda tadqiqotchilar aqlli bo'lishdi. To'satdan qorong'i ichida hapchirab yurmagan holda, ular har bir tajribadan o'rganadigan AI tizimini yaratdilar.

Buni shunday tasavvur qiling: siz perfect retsept topmoqchisiz, lekin har bir qadamni ko'rakin bo'ylab bomasdan, AI har bir ingredientni o'zgartirganda nima bo'lishini kuzatadi. Qaysi kombinatsiyalar yaxshiroq va qaysilari yomonroq ekanini o'rgana boshlaydi.

Jamoa faqat 37 ta allaqachon muvaffaqiyatsiz bo'lgan sozlamadan boshlandi. Ko'p ma'lumot emas, lekin AI ga o'ylangan taxminlar qilish uchun yetarli.

Shundan so'ng, AI sinab ko'rish uchun yangi sozlamalarning kichik guruhlarini taklif qilardi. Smart qismi shu: u ikki narsani muvozanatlashtirdi. Ba'zan oldingi o'rganish asosida eng ehtimolli ishlaydigan sozlamalarni tanlardi. Boshqa paytlarda esa o'ziga aniq bo'lmagan sozlamalarni ataylab tanlardi — chunki bu "bashorat" tajribalar unga yangi narsa o'rgatishi va butun modelni aqlli qilishi mumkin edi.

" Ular menga natijalarni qaytarardilar, va men hamma natijalarni yoqtirardim — hatto muvaffaqiyatsiz bo'lsa ham — chunki har bir natija AI modelimizni yaxshilardi," dedi Fadhel.

Bu muvaffaqiyatsizlikka shunday qarash — bu haqiqatan ham chiroyli fikr.

Katta Yakun: Oltita G'olib

Atigi 40 ta tajriba va uch oy davomida, AI turli lazer quvvat darajalarida 6 ta muvaffaqiyatli sozlamani topdi. Ulardan biri — GRCop-42 ni atiga 500 vatt lazer quvvatida chop etish — bu qotishma uchun birinchi marta bo'ldi.

40 ta urinishdan 6 ta muvaffaqiyat — bu ajablanarli emasdek eshitilishi mumkin. Lekin esda tuting: biz 100 million imkoniyat ichidan qidiryapmiz, muvaffaqiyatli sozlamalar esa极端 darajada kam uchraydi. Bu kichik bir davlat kattalikdagi pitnakning ichidan oltita ingichka igna topishga o'xshaydi — va pitnakning juda kam qismiga qo'l tegizmasdan.

Va mana haqiqatan ham qiziq qismi: bu muvaffaqiyatli sozlamalar past quvvat darajalarida edi. Ya'ni ular oldin bu qotishman chop eta olmagan savdo 3D printerlari bilan mos keladi. Shu 90 foiz printerlar? Endi balki qila oladi.

Bu Raketalardan Tashqari Ham Muhim

Ko'kparastman, shuning uchun raketa qismlarini chop etish menga allaqachon qiziqarli. Lekin tadqiqotchilar shu yerda to'xtashmayapti.

Bu AI yondashuvi boshqa murakkab muammolarda ham yordam berishi mumkin — masalan, dorilar kashf etishda, olimlar kasalliklarni davolash uchun to'g'ri molekulyar kombinatsiyalarni izlayapti.

Xuddi shu mantiq: har bir variantni kuch bilan sinab chiqish o'rniga, AI ga aqlliroq qidirishga yordam bering. Bu inson ixtirosini almashtirish haqida emas; bu — katta va chalkash joylarda tadqiqotchilarga yaxshiroq kompas berish haqida.

" Savdo 3D printerlarining 90 foizi bu qotishmani chop qila olmaydi, shuning uchun biz ushbu mos sozlamalarni topa oldik, deya, biz aslida ushbu qotishman chop etilishini demokratizatsiya qilyapmiz," dedi loyihaga rahbarlik qilgan Jana Doppa.

"Demokratizatsiya" so'zi bu yerda juda ko'p ish qilyapti. Faqat millionlab dollar qiymatdagi uskunalari bor katta tashkilotlar biror narsa yaratishi mumkin bo'lsa, innovatsiya sekinlashadi. Kichikroq laboratoriyalar, universitetlar va startuplar shu materiallarga kirish imkoniyatiga ega bo'lsa? To'satdan muammoni yechish ustida ko'proq aql ishlamoqda.

Mening Fikrim

Bu hikoyani yoqtiraman, chunki u AI ni eng yaxshi tomonida ko'rsatadi: inson sa'y-harakatini almashtiradigan sehrli vosita sifatida emas, balki inson sa'y-harakatini haqiqatan ham qimmatli qiladigan powerful tool sifatida.

Tadqiqotchilar shunchaki "AI qilsin" demadilar. Ular o'z sohasidagi bilimlarini AI ning katta fazolarni samarali qidirish qobiliyat bilan birlashtirdilar. Muvaffaqiyatsiz tajribalar ham qimmatli ekanini tushundilar. Qanday savollar berishni bilishdi.

Ilmda AI ning kelajagi shunday deb o'ylayman — laboratoriyalarni robotlar egallamaydi, balki aqlli hamkorlik bo'ladi, mashinalar kombinatsion kabuslar bilan shug'ullanadi, odamlar esa haqiqatan ham aql talab qiladigan ijodiy va talqin ishlariga e'tibor qaratadi.

Endi faqat bir savol: keyingi 100 million variantli muammo qaysi biri yechim kutib turibdi?