ШІ допоміг вирішити математичну задачу, яка роками зупиняла науку

2 хвилин читання

Дослідники з Університету Пенсільванії представили новий підхід до штучного інтелекту, який дозволяє ефективніше розв’язувати одну з найскладніших проблем сучасної математики, пише ScienceDaily.

ШІ допоміг вирішити математичну задачу, яка роками зупиняла науку. Фото: Deposit Photos

Яку математичну задачу вирішив ШІ

Йдеться про так звані зворотні рівняння з частковими похідними (inverse PDEs) — одну з найважчих математичних проблем, яка десятиліттями залишалася серйозним викликом для науки та обчислювальної техніки.

Читайте також: Генеративний пошук поступово змінює те, як люди знаходять бренди, порівнюють рішення і приймають рішення про покупку. Масштаб зсуву вже вимірний: аналіз 2,3 млрд користувацьких сесій за 2024-2025 роки показав, що трафік з AI-чатів зріс на 796% за два роки, а конвертується він на рівні 14,2% проти 2,8% у Google – приблизно в п'ять разів ефективніше. Одночасно 60% пошуків у традиційних системах завершуються взагалі без кліку: користувачеві вистачає AI-відповіді. В Україні 85% людей користуються штучним інтелектом постійно або час від часу, а 12% – щодня, що порівнянно з показником США.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Саме ці рівняння допомагають дослідникам не просто прогнозувати результати, а працювати у зворотному напрямку: від спостережуваних даних до прихованих причин, які їх породжують.

Як пояснюють автори дослідження, це схоже на спробу подивитися на хвилі на воді та зрозуміти, куди саме впав камінь.

«Ви чітко бачите наслідки, але справжня складність полягає в тому, щоб визначити приховану причину».
Пояснює професор Вівек Шеной, один з авторів роботи.

Як вирішення ШІ вплине на людей

Такі рівняння використовуються в багатьох галузях науки — від прогнозування погоди та теплових процесів до дослідження хімічних реакцій і структури ДНК.

Новий метод може допомогти точніше визначати швидкість епігенетичних реакцій, які впливають на:

  • активність генів, 
  • старіння клітин
  • розвиток раку,
  • інші складні біологічні процеси

У майбутньому це може відкрити шлях до нових методів лікування, коли вчені зможуть не просто спостерігати за змінами, а керувати ними.

Втім, потенціал технології значно ширший: її можна використовувати у матеріалознавстві, гідродинаміці, кліматичних моделях та інших сферах, де потрібно працювати зі складними рівняннями та неповними даними.