OpenAI оголосила про розв’язання штучним інтелектом однієї з найскладніших математичних проблем

OpenAI розв’язала загадку рівняння Нав’є—Стокса за допомогою штучного інтелекту

Рівняння Нав’є—Стокса вважають однією з найскладніших нерозв’язаних задач сучасної математики, що описує рух рідини та газів. Відтепер ця давня проблема отримала новий імпульс завдяки інноваціям у сфері штучного інтелекту.

Інноваційний прорив від OpenAI

Компанія OpenAI оголосила про прорыв у розв’язанні рівнянь Нав’є—Стокса за допомогою абсолютно нової, більш потужної AI-моделі GPT-6 Astra. Цей прорив базується на складній роботі, де ШІ-моделі обмінялися незвичайною кількістю повідомлень — понад 3 мільйони, а також опрацювали неймовірні 130 мільярдів токенів, що є унікальним обсягом інформації для машинного навчання.

Як працювала модель

• Використання потужних обчислювальних ресурсів;
• Безперервний обмін даними між кількома AI-моделями;
• Глибинний аналіз математичних структур та патернів в рівняннях.

Спірні моменти навколо успіху

Та не обійшлося без суперечок. Професор Нью-Йоркського університету Трістан Бакмастер і математик Левент Альпоге стверджують, що OpenAI могла використати їхній прогрес і напрацювання, оскільки вони також застосовували штучний інтелект у своїх дослідженнях. Відповідь компанії була рішучою: OpenAI наголосила, що не отримувала доступу до їхніх робіт раніше публікації — це була незалежна, одночасна розробка.

Основні позиції сторін

1. Бакмастер і Альпоге: ШІ допоміг у їхніх розрахунках, і OpenAI врахувала їхні результати;
2. OpenAI: Працювали автономно, жодних сторонніх матеріалів не використовували;
3. Математична спільнота: Очікує на ретельну перевірку для підтвердження справжності розв’язку.

Що далі з рівнянням Нав’є—Стокса?

Зараз розв’язок проходить суворий математичний аудит. Щоб проблема вважалася повністю розв’язаною, його має підтвердити Математичний інститут Клея — саме там визначають переможців, які отримують премію в мільйон доларів за вирішення задачі.

Ця подія відчиняє двері до нових можливостей у фізиці, інженерії та комп’ютерних науках, відкриваючи шлях для складних симуляцій рідини, прогнозування поведінки повітряних потоків та покращення технологій у різних сферах життя.

Фото: Unsplash