THOR من لوس ألاموس وجامعة نيو مكسيكو يحل معادلات فيزياء مستحيلة
حقق باحثون من جامعة نيو مكسيكو والمختبر الوطني في لوس ألاموس إنجازًا علميًا بارزًا عبر تطوير إطار ذكاء اصطناعي متقدم قادر على حل معادلات فيزيائية معقدة خلال ثوانٍ معدودة، مما يفتح آفاقًا جديدة لدراسة سلوك المواد في ظروف مختلفة.
تفاصيل الخبر
الإطار الجديد، الذي يحمل اسم Tensors for High-dimensional Object Representation (THOR)، يجمع بين قوة شبكات التنسور Tensor Networks وتقنيات التعلم الآلي لتبسيط وتحليل المعادلات الرياضية التي كانت تتطلب سابقًا أسابيع أو حتى أشهر من المعالجة.
ويتميز النظام بخصائص متقدمة تشمل:
- استخدام خوارزميات Tensor Train لضغط المعادلات التكاملية والاشتقاقية عالية الأبعاد.
- العمل عبر عدة وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU) لتحسين الأداء.
- تنفيذ مكتبات مخصصة بلغة Fortran وPython لتسريع الحسابات العلمية.
- دعم تطبيقات متعددة في فيزياء المواد، الميكانيكا، والذكاء الاصطناعي الهندسي.
كما أظهرت الاختبارات الأولية أن THOR تمكن من حساب خصائص النحاس البلوري بدقة عالية، وحل معادلات فيزيائية ثلاثية الأبعاد بسرعة غير مسبوقة، وفق ما ورد في تقارير Alexandrov et al. (2024) وTruong et al. (2025) من مختبر لوس ألاموس.
الأهداف المستقبلية
يسعى فريق البحث إلى:
- توسيع نطاق استخدام الإطار في محاكاة المواد النانوية وأنظمة الطاقة.
- دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين دقة النماذج الرياضية.
- توفير مكتبات مفتوحة المصدر لتسريع الأبحاث في المؤسسات الأكاديمية والصناعية.
- تعزيز التعاون الدولي في بحوث التنسور والفيزياء الحاسوبية.
يمثل مشروع THOR خطوة نوعية في مجال الحسابات الفيزيائية المتقدمة، إذ يجمع بين الذكاء الاصطناعي والرياضيات عالية الأبعاد لتسريع الاكتشافات العلمية وتمهيد الطريق لجيل جديد من المحاكاة فائقة الدقة.
