Digital THink Tank (DTT)

Teoria convoluției sau teoria nodurilor în matematică nu este o problemă ușoară? DeepMind își face treaba destul de bine

DeepMind bazat pe inteligență artificială și a ajutat deja la rezolvarea celor mai dificile puzzle-uri de mai multe ori. De data aceasta a fost vorba despre nodurile cu care se confruntă matematicienii de mulți ani

Subiectul cercetării a fost ceva numit ghicire, care este o propoziție neconfirmată care pare a fi corectă. Algoritmii de învățare automată  au fost folosite înainte în matematică pentru a dezvolta astfel de idei teoretice, dar nu au fost la fel de complexe ca în acest caz. Autorii acestei descoperiri au succesul lor în Natură descris.

 Sursa imagine: Pixabay / Aceste

Zona generală în care s-au mutat cercetătorii a fost ceea ce este cunoscut sub numele de ro matematică. Acest termen se referă la matematică care este motivată de alte aplicații decât cele practice. cel matematică „obișnuită”. totuși, de obicei își propune să facă îmbunătățiri în alte domenii, astfel încât să putem beneficia de el în practică.

Cercetarea în acest domeniu nu este nici ușoară, nici plăcută, ci învățarea automată și în special DeepMind, oferă suport concret. Acest lucru se datorează faptului că este foarte eficient în găsirea tiparelor, ceea ce accelerează foarte mult procesul de tragere a anumitor concluzii. Reprezentanții de la DeepMing au lucrat cu oameni de știință de la universitățile din Sydney și Oxford.

DeepMind folosește algoritmi de învățare automată

Echipa de cercetare s-a concentrat pe asta Teoria nodurilor și teoria reprezentării. Căci primii sunt așa-zișii Invariante, adică mărimi algebrice, geometrice sau numerice care sunt aceleași, cheia. Cercetătorii au decis să folosească DeepMind pentru a găsi relația dintre invarianții geometrici și algebrici. În acest fel ar putea face un așa-zis gradient nodal natural defini.

În plus, DeepMind a fost folosit pentru a înțelege mai bine o presupunere făcută de matematicieni la sfârșitul anilor 1970. La acea vreme, se credea că era posibil să se uite la un anumit tip de grafic complex, multidimensional și să se găsească o ecuație care să-l reprezinte. La DeepMind au reușit să atingă acest obiectiv folosind ceva numit a Polinoame Kazhdan-Lusztig abordare. Chiar dacă astfel de progrese nu oferă aplicații practice, ele arată cât de mult potențial există sistemele  inteligență artificială conectat.