Maskiner lærer at forske – Kunstig intelligens som værktøj til at forstå universet

Abstract

Kunstig intelligens spiller i stigende grad en rolle i moderne fysik, fra dataanalyse til opdagelse af nye mønstre og anomalier. Andreas Nygaard introducerer læseren til de vigtigste metoder – især maskinlæring og dybe neurale netværk – og viser, hvordan de anvendes til fx at analysere data fra rumteleskoper og partikelacceleratorer. Artiklen diskuterer også AI’s rolle i teoriudvikling, herunder generering af hypoteser og automatiseret bevisførelse. Der lægges vægt på både muligheder og begrænsninger: AI er ikke (endnu) kreativ eller forklarende, men dens mønstergenkendelse kan overgå menneskets intuition i komplekse datasæt. En indsigtsfuld artikel, der viser, at fremtidens fysikere må mestre både differensligninger og algoritmer.