Era AI: Pintu Gerbang Menuju Revolusi Teori Fisika

Jakarta -

Jika kita mengingat suatu teori baru yang kemudian dikaitkan dengan ilmu fisika, mungkin kita akan memikirkan Albert Einstein atau Isaac Newton. Hadiah Nobel juga telah diserahkan kepada banyak teori yang baru bermunculan.

Para peneliti di Forschungszentrum Jülich memprogram AI (artificial intelligence) atau kecerdasan buatan yang mendapat penghargaan Nobel. Kemampuan AI untuk mengenali pola pada kumpulan data yang kompleks dan membuat rumusan teori fisikanya.

Moritz Helias dari Forschungszentrum Jülich's Institute for Advanced Simulation (IAS-6) menjelaskan mengenai 'fisika AI' dan perbedaannya dengan pendekatan konvensional.

SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT

Proses Fisikawan Mengemukakan Teori Baru

Biasanya dalam mencoba menjelaskan perilaku sistem, para fisikawan mulai dari observasi sistem itu sendiri sebelum mempertimbangkan bagaimana komponen-komponen sistem berinteraksi. Dari sini, hipotesis baru dapat dibuat dan diuji.

Contoh yang terkenal adalah hukum gravitasi Isaac Newton yang tidak hanya menjelaskan gaya gravitasi di Bumi, tetapi juga memprediksi pergerakan planet, bulan, dan komet dengan akurasi yang baik. Berbagai pendekatan digunakan untuk mencapai hipotesis. Pemilihan pendekatan yang tepat dan adaptasinya jika diperlukan merupakan tantangan yang harus dihadapi.

Pendekatan AI untuk Mengemukakan Teori

Dilansir dari Sci Tech Daily, pendekatan yang umumnya digunakan adalah 'fisika untuk pembelajaran mesin'. Forschungszentrum dan anggota kelompoknya menggunakan metode fisika untuk menganalisis dan memahami fungsi kompleks AI.

Claudia Merger, anggota kelompok riset Forschungszentrum, mengembangkan ide baru yaitu menggunakan jaringan saraf yang belajar memetakan perilaku kompleks secara akurat yang diadopsi ke sistem yang lebih sederhana. Dalam artian lain, AI bertujuan menyederhanakan semua interaksi kompleks yang diamati antarkomponen sistem.

Para fisikawan ini kemudian menggunakan sistem yang telah disederhanakan dan membuat pemetaan terbalik dengan AI yang terlatih. Ketika kembali ke sistem yang kompleks, mereka mengembangkan teori baru dengan membangun interaksi yang kompleks dari interaksi yang lebih sederhana.

Pengaplikasian AI

Pada akhirnya, pendekatan ini tidak terlalu berbeda dengan pendekatan fisikawan, tetapi yang membedakannya adalah cara interaksi diuraikan berdasarkan parameter AI. Perspektif terhadap dunia ini, yang dijelaskan melalui interaksi antara komponen-komponennya yang mengikuti hukum tertentu, menjadi dasar ilmu fisika AI, yang menggabungkan prinsip-prinsip fisika dengan pemahaman tentang interaksi berdasarkan kecerdasan buatan.

AI diaplikasikan misalnya di kumpulan data gambar hitam putih dengan angka tulisan tangan ketika bekerja dengan jaringan saraf. Sebagai bagian dari tesis doktoralnya, Claudia Merger menyelidiki bagaimana substruktur kecil dalam gambar, seperti tepi angka, melalui interaksi piksel. Hasil penelitiannya menunjukkan adanya kelompok piksel yang cenderung menjadi lebih terang, yang kemudian berperan penting membentuk tepi angka.

AI dapat digunakan sebagai trik menghitung dengan cepat dan dalam sejumlah besar kemungkinan interaksi. Tanpa trik ini, kemungkinan melihat sistem sangat kecil. Upaya komputasi AI masih tinggi karena banyaknya kemungkinan interaksi, bahkan dalam sistem dengan banyak komponen.

Namun, tim peneliti berhasil mengatur parameter interaksi ini dengan efisien, memungkinkan kita menganalisis sistem dengan sekitar 1.000 komponen yang berinteraksi, yang setara dengan area gambar hingga 1.000 piksel. Ada kemungkinan penggunaan sistem yang jauh lebih besar di masa mendatang melalui upaya peningkatan optimasi.

Banyak AI dilatih untuk mempelajari teori data. Namun, teori yang dipelajari AI umumnya tidak dapat ditafsirkan. Sebaliknya, AI tersembunyi dalam parameter yang dilatih secara implisit. Pendekatan para fisikawan ini mengekstraksi teori yang dipelajari dan membuat rumusan berbahasa interaksi antar komponen sistem yang mendasari fisika.

Maka dari itu ini merupakan bagian dari domain AI yang dapat diuraikan, terutama dalam konteks 'fisika AI', di mana bahasa fisika berguna untuk menggambarkan temuan AI. Bahasa interaksi digunakan untuk membentuk koneksi antara kompleksitas operasi AI dan teori yang dapat dipahami oleh manusia.