Это ответ как Физика может использовать ИИ для решения своих проблем. Знание физики может оказаться не бесполезным в контексте сферы возможностей ИИ. Разумеется , если Вы не любите ( боитесь ) физики этот пост Вам бесполезен
==============================
Физика элементарных частиц: ИИ используется в задачах физики высоких энергий. Одно из крупнейших открытий в физике, бозонная частица Хиггса или «частица Бога», было обнаружено с помощью нейронной сети. Исследователи на Большом адронном коллайдере (LHC) должны иметь дело с миллионами данных каждый день, обрабатывать и анализировать их вручную, что является очень утомительным процессом. Кроме того, частицы, подобные бозону Хиггса, или любой другой частице великого открытия в этом отношении, лежат в шуме этих данных. Процессор квантового компьютера, названный отжигателем, помог LHC обнаружить эту частицу. Этот процессор вместе с нейронной сетью помогает обнаруживать закономерности столкновения частиц. Без ИИ открытие было бы совершенно невозможно, потому что период полураспада этих частиц очень мал, и поэтому они очень быстро распадаются.
====================
Статистическая физика: конденсат Бозе-Эйнштейна, эксперимент, за который была получена Нобелевская премия в 2001 году, был повторен в 2016 году, но на этот раз с помощью ИИ. Исследовательская группа охладила газ примерно до 1 микрокельвина и передала управление лазерами системе искусственного интеллекта, которая должна была охлаждать захваченный газ до порядка нанокельвина. ИИ мог провести весь эксперимент менее чем за час. Конденсат чрезвычайно чувствителен к возмущениям, поэтому они могут проводить точные измерения, такие как сила тяжести, и такие приложения, как разработка оптической решетки, возможны. Это было впервые теоретически предсказано индийским физиком Сатьендрой Натх Бозе.
==================
Астрофизика: гравитационные волны, еще один лауреат Нобелевской премии, - одно из самых недавних крупнейших открытий в области астрофизики. Исследования продолжаются, чтобы узнать больше сигнатур гравитационных волн с использованием ИИ, с помощью алгоритмов глубокого обучения.
Искривление света под действием силы тяжести, называемое гравитационным линзированием, также можно обнаружить с помощью нейронных сетей. Исследователи разработали сверточные нейронные сети, способные анализировать изображения. Эта архитектура представила 761 кандидата на гравитационное линзирование. Это исследование также может ответить на вопросы об одном из самых загадочных явлений темной материи.
==================
Ядерная физика: нейронные сети также могут представлять волновые функции основного состояния. Инструменты машинного обучения, используемые в конденсированной среде и статистической физике для реализации различных алгоритмов.
Используя алгоритмы искусственного интеллекта, такие как искусственные нейронные сети и опорные векторные машины, были разработаны модели со свойствами ядерной физики, такими как атомное массовое число, энергии разделения нейтронов, спин и четности основного состояния, скорости захвата нейтронов, вероятности ветвления в различных каналах распада и бета-распад. период полураспада, чтобы определить свойства экзотических и гало ядерных систем. Нейронные сети также помогли идентифицировать электроны и определять тяжелые кварки.
Думаю, что в 80-ых мы могли бы двигаться гораздо быстрее, имея экосистему Пайтон, которая , на мой взгляд, начала быстро развиваться
с 2011-2012 годов в плане Openstack Cloud и Data Science.