Các nhà nghiên cứu tại Đại học New Mexico và Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos vừa công bố một bước đột phá đáng kinh ngạc: một framework trí tuệ nhân tạo (AI) đã giải quyết thành công một bài toán vật lý thống kê đã thách thức các nhà khoa học trong suốt một thế kỷ. Thành tựu này không chỉ mở ra một chương mới cho ngành khoa học vật liệu mà còn hứa hẹn đẩy nhanh vô số khám phá khoa học trong tương lai.
Trong nhiều thập kỷ, các nhà vật lý đã phải vật lộn với một trong những bài toán tính toán phức tạp nhất: “tích phân cấu hình” (configurational integral). Về cơ bản, đây là một phương trình toán học khổng lồ mô tả cách các hạt tương tác với nhau trong một hệ thống, từ đó xác định hành vi của vật liệu dưới các điều kiện khác nhau. Việc tính toán trực tiếp phương trình này được xem là “bất khả thi” do một rào cản gọi là “lời nguyền của số chiều” (curse of dimensionality), nơi độ phức tạp tính toán tăng theo cấp số mũ với mỗi hạt được thêm vào, khiến ngay cả những siêu máy tính mạnh nhất thế giới cũng phải “bó tay”.
AI đang trở thành công cụ không thể thiếu trong khoa học tính toán hiện đại. Nguồn: Quanta Magazine
Bài Toán Thế Kỷ và Giới Hạn Của Các Phương Pháp Cũ
Trước đây, để giải quyết bài toán này, các nhà khoa học phải dựa vào các phương pháp mô phỏng gián tiếp như động lực học phân tử (molecular dynamics) và Monte Carlo. Những kỹ thuật này mô phỏng chuyển động của các nguyên tử trong một khoảng thời gian dài để ước tính kết quả. Tuy nhiên, chúng đòi hỏi thời gian xử lý cực lớn, có thể kéo dài hàng tuần liền trên các siêu máy tính, nhưng kết quả thu được vẫn còn nhiều hạn chế và không hoàn toàn chính xác. Giáo sư Dimiter Petsev từ Đại học New Mexico cho biết, “Việc giải trực tiếp tích phân cấu hình được coi là bất khả thi vì nó thường liên quan đến hàng ngàn chiều. Các kỹ thuật tích phân cổ điển sẽ đòi hỏi thời gian tính toán dài hơn cả tuổi của vũ trụ.”
THOR AI: Lời Giải Từ Trí Tuệ Nhân Tạo
Bước đột phá đã đến từ một hướng đi hoàn toàn mới. Nhóm nghiên cứu, dẫn đầu bởi nhà khoa học AI cao cấp Boian Alexandrov của Los Alamos, đã phát triển một framework AI có tên là THOR (Tensors for High-dimensional Object Representation). Thay vì mô phỏng, THOR AI sử dụng các thuật toán mạng tensor (tensor network) tiên tiến để “nén” và phân tích trực tiếp bài toán tích phân cấu hình khổng lồ.
Công nghệ cốt lõi của THOR là một kỹ thuật toán học gọi là “nội suy chéo chuỗi tensor” (tensor train cross interpolation). Nó biến đổi khối dữ liệu đa chiều phức tạp thành một chuỗi các thành phần nhỏ hơn, được kết nối với nhau, giúp bài toán trở nên dễ giải quyết hơn rất nhiều. Kết quả thật sự đáng kinh ngạc: THOR AI có thể tính toán tích phân cấu hình chỉ trong vài giây, nhanh hơn tới 400 lần so với các phương pháp mô phỏng tốt nhất hiện nay tại Los Alamos, mà không làm mất đi độ chính xác.
Tác Động và Triển Vọng Tương Lai
Để kiểm chứng, nhóm nghiên cứu đã áp dụng THOR AI vào các kim loại như đồng, khí hiếm ở áp suất cao như argon, và cả việc tính toán quá trình chuyển pha phức tạp của thiếc. Kết quả hoàn toàn trùng khớp với các mô phỏng tốn kém trước đây. Duc Truong, tác giả chính của nghiên cứu, nhấn mạnh: “Bước đột phá này thay thế các mô phỏng và phép tính gần đúng hàng thế kỷ bằng một phép tính từ các nguyên lý cơ bản. THOR AI mở ra cánh cửa cho những khám phá nhanh hơn và sự hiểu biết sâu sắc hơn về vật liệu.”
Thành công của THOR AI không chỉ là một chiến thắng cho ngành vật lý. Nó còn là một minh chứng cho sức mạnh của AI trong việc giải quyết các vấn đề khoa học cơ bản. Framework này có thể được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như hóa học, luyện kim, và phát triển dược phẩm. Bằng cách loại bỏ một trong những rào cản tính toán lớn nhất, THOR AI hứa hẹn sẽ giải phóng tiềm năng sáng tạo của các nhà khoa học và mở đường cho một kỷ nguyên mới của những khám phá vật liệu đột phá.