Долгое время ученые считали, что пена ведет себя подобно стеклу: ее микроскопические элементы кажутся застывшими в беспорядке. Но новые симуляции показали, что внутри пены происходит непрерывное движение. Пузырьки постоянно смещаются и перестраиваются, даже когда общая форма материала остается неизменной.
Обычная пена раскрывает логику искусственного интеллекта
Инженеры из Университета Пенсильвании обнаружили, что движение пузырьков в пене математически идентично процессу настройки параметров в нейросетях. Это открытие меняет представление о физике мягких материалов и указывает на универсальные принципы организации сложных систем — от биологических клеток до компьютерных алгоритмов.
Крем для бритья похож на обучение ИИ-модели. Laborant/ Shutterstock
Давайте представим «ландшафт», состоящий из гор и долин. В классической физике считалось, что система стремится скатиться в самую глубокую яму и замереть там. Но современные нейросети работают иначе: они ищут не одну точку, а широкую ровную долину, где небольшие ошибки не критичны. Оказалось, что пена делает то же самое. Пузырьки не «замирают» навсегда на одном месте, а медленно блуждают по этим плоским участкам, что позволяет пене сохранять стабильность, оставаясь при этом динамичной системой.
Пена блуждающая по ландшафту.
Это внутреннее «беспокойство» не является случайным шумом, оно подчиняется строгой логике. Исследователи выяснили, что динамика пены отражает ландшафт функции потерь, используемый при обучении ИИ. Вместо того чтобы застыть в одном положении, пузырьки медленно дрейфуют через плоские области этого ландшафта, отыскивая новые конфигурации. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Математика обучения
Микроскопический крупный план пузырьков в пене, движения которых математически отражают процесс глубокого обучения, используемый для обучения современных систем искусственного интеллекта.
Этот процесс очень напоминает глубокое обучение, где система постоянно корректирует свои параметры для минимизации ошибок. Соавтор работы Джон К. Крокер, профессор химической и биомолекулярной инженерии, отмечает: «Поразительно, что пена и современные системы искусственного интеллекта, по-видимому, следуют одним и тем же математическим принципам».
Ученые обнаружили, что вместо поиска единственного идеального состояния (аналога глубокой впадины на ландшафте), и нейросети, и пена предпочитают перемещаться по широким, плоским «плато». Такая стратегия делает системы более гибкими и устойчивыми к внешним изменениям.