AIが三体問題を既存手法比1億倍高速解法

3世紀以上数学者・物理学者悩ませる三体問題：相互重力のみ作用下3物体運動計算問題。

具体的には3質点初期位置・速度与え、ニュートン運動法則・万有引力法則従い後続運動解くも一般解存在せず。2体問題と異なり同一惑星同一軌道等単純シナリオ小セット除き一般閉形式解なし。

強力コンピュータ発明で物理学者がこれら質点位置反復評価可能になったが、極大計算リソース必要、解も曖昧。

エディンバラ大学（スコットランド）研究者たちがAIモデル活用し効率的解決挑戦。驚くべきことに固定計算コストで精密解予測、既存ソルバー比最大1億倍高速達成。

ニューラルネットワーク訓練・検証

研究チームが三体問題データベースでニューラルネットワーク訓練。データベースは新規ソルバー計算解含有。

シンプルに等質量・零初速度三体問題から開始。任意始点選択、新手法「Brutus」で三体運動解法。1万回繰返し。

9,900サンプル訓練用、100検証用。テストで5,000全新シナリオ実行、Brutus計算結果と比較。

Reference: arXiv:1910.07291

ネットワークは実際3物体未来運動計算せず、訓練段階獲得知識用い未来運動精密予測。具体的には隣接軌道発散エミュレート、Brutusシミュレーションと緊密一致。

3次元三体問題シミュレーション

本研究で深層人工ニューラルネットワーク予測解が固定時間区間でエネルギー保存条件満たし、誤差0.00001。

三体問題がBrutusで計算不能状況時使用可能。ハイブリッドシステム一部としてBrutus重計算担当、制御不能時ネットワーク介入し状況許容迄継続。

例：球状星団・銀河核内天体運動シミュレーション計算リソース削減実現。

4・5体問題等更複雑問題でニューラルネットワーク訓練し計算負担大幅削減可能。

産業技術