Fizyka

Co się stanie, gdy poprosisz sztuczną inteligencję o rozwiązanie problemu, nad którym fizycy teoretyczni pracowali od dekad? W najnowszej publikacji zespołu z Princeton, Harvard, Cambridge i OpenAI, GPT-5.2 Pro GPT-5.2 Pro Najnowsza wersja modelu językowego OpenAI, zdolna do zaawansowanego rozumowania matematycznego i formułowania hipotez naukowych. jako pierwszy zaproponował kluczową formułę opisującą rozpraszanie gluonów — formułę, którą następnie udowodnił inny wewnętrzny model OpenAI, a naukowcy zweryfikowali ręcznie. To nie jest science fiction. To publikacja naukowa z lutego 2026. ...

Wyobraź sobie: jesteś w samochodzie, za chwilę może lunąć deszcz, a Twoja aplikacja pogodowa nagle mówi „za 15 minut mocne opady” — tylko… nie ma radarów w regionie i system się myli. Brzmi znajomo? Właśnie temu problemowi przygląda się najnowsza praca naukowa Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks (autorzy: Antônio Catão i in.). Dzięki niej mamy nie tylko model prognozowania opadów działający wyłącznie na danych satelitarnych, ale również model, który łączy uczenie głębokie z fizyką — czyli coś, co może działać tam, gdzie nie ma radarów. W skrócie: mniej „czarnej skrzynki”, więcej rozumienia – i lepsza prognoza tam, gdzie infrastruktura meteorologiczna jest ograniczona. ...

Współczesna nauka, zwłaszcza w dziedzinie fizyki wysokich energii, generuje niewyobrażalne ilości danych. Eksperymenty takie jak laser rentgenowski na swobodnych elektronach (FEL) LCLS-II w SLAC National Accelerator Laboratory produkują terabajty danych na sekundę. Przesyłanie i przechowywanie tego wszystkiego jest niepraktyczne. Rozwiązaniem jest inteligentna selekcja danych w czasie rzeczywistym, bezpośrednio u źródła. Publikacja “Neural Network Acceleration on MPSoC board: Integrating SLAC’s SNL, Rogue Software and Auto-SNL” jest fascynującym studium przypadku, jak to osiągnąć za pomocą sztucznej inteligencji i specjalistycznego sprzętu. ...

Czy maszyna może samodzielnie odkryć prawo fizyczne — tak jak Newton, ale bez jabłka i bez równania na kartce? W czerwcu 2025 opublikowano nową pracę opisującą metodę o nazwie H‑FEX (Hamiltonian Finite Expression), która to właśnie robi. Nie tylko przewiduje zachowanie systemu, ale sama tworzy matematyczny wzór, który opisuje jego dynamikę. Co ważne: wzór, który rozumie człowiek. To przykład tzw. symbolicznego uczenia się, które coraz częściej konkuruje z czarnymi skrzynkami — sieciami neuronowymi, które działają, ale nie dają nam odpowiedzi na pytanie “dlaczego?”. ...