L'IA può elaborare nuove teorie sui fondamenti dell'universo basandosi sui vasti dati raccolti dall'umanità ?

Con l'umanità che accumula volumi senza precedenti di dati astrofisici e di fisica delle particelle, gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero ispirare interamente nuovi quadri per come è strutturato l'universo—al di là della portata dei modelli standard odierni? Sebbene l'IA eccella nel setacciare segnali e individuare correlazioni, non ha ancora prodotto una teoria cosmologica rivoluzionaria che rivaleggi con la profondità della meccanica quantistica o della relatività generale da sola.

Background

Recenti lavori nell’ambito della cosmologia computazionale hanno dimostrato che il deep learning può ricostruire mappe di materia oscura da survey di weak lensing e algoritmi di regressione simbolica possono riesumare le leggi di Keplero o la legge di Ohm direttamente da dati di serie temporali, mostrando che l’IA può recuperare o interpolare fisica nota quando fornita di dati puliti e di alta qualità (Nature 594, 2021; PRX 12, 2022). Nella fisica delle particelle, autoencoder a reti neurali comprimono eventi a livello di rivelatore in spazi latenti a bassa dimensionalità e segnalano anomalie che non si adattano al Modello Standard (Nature 600, 2021). Tecniche simili sono state applicate a simulazioni di formazione delle galassie, identificando caratteristiche sottili nella funzione di massa alone-stellare che correlano con processi di feedback barionico (MNRAS 511, 2022). Progetti come il Dark Energy Survey, il Large Synoptic Survey Telescope e lo Square Kilometre Array dovrebbero produrre cataloghi multi-petabyte nel prossimo decennio, ampliando lo spazio di ricerca per leggi fisiche emergenti (arXiv:2303.08151). Nonostante questi successi, i tentativi di usare l’IA per postulare teorie fondamentalmente nuove — come modificare la gravità su scale cosmologiche senza invocare l’energia oscura o conciliare la teoria quantistica dei campi con la relatività generale tramite flussi di rinormalizzazione guidati dai dati — rimangono speculativi e non hanno ancora prodotto una singola teoria che resista a un controllo sperimentale indipendente (Living Reviews in Relativity, 26:3, 2023).