ChatGPT, controlla il mio acceleratore di particelle!
Un primo passo verso un futuro in cui sistemi scientifici complessi potranno essere ottimizzati semplicemente con l'input vocale
Vi capita di pensare: "Chissà cosa ne pensa ChatGPT"? È ormai una pratica comune chiedere all'intelligenza artificiale (AI) informazioni su molti argomenti e problemi. Gli scienziati del DESY e dell'Università di Amburgo hanno posto questa domanda per il controllo degli acceleratori e hanno scoperto che ChatGPT può aiutare a far funzionare questi sistemi. Hanno recentemente pubblicato il loro lavoro sulla rivista Science Advances.
In fisica, l'apprendimento automatico viene spesso utilizzato per automatizzare determinate routine o compiti. Un'applicazione molto interessante nella fisica degli acceleratori è la messa a punto degli acceleratori di particelle in tempo reale, in modo che raggiungano sempre le migliori prestazioni. Un gruppo di ricerca guidato dallo scienziato del DESY Jan Kaiser ha ora dimostrato come ciò sia possibile con un tipo speciale di apprendimento automatico, con l'aiuto di "modelli linguistici di grandi dimensioni" (LLM). Questi programmi di intelligenza artificiale, che costituiscono anche la base di popolari chatbot come ChatGPT, si basano sull'addestramento di enormi quantità di dati (da cui il termine "large") e sono in grado di riconoscere, interpretare e generare il linguaggio umano.
Il team ha sperimentato 14 diversi LLM e li ha utilizzati per controllare ARES, un acceleratore di elettroni sperimentale presso il DESY. Il compito: regolare cinque magneti in modo da focalizzare e dirigere in modo ottimale il fascio di elettroni di ARES. Tuttavia, invece di "codificare" i requisiti, gli scienziati hanno descritto il problema ai LLM in linguaggio naturale. Hanno quindi suggerito come impostare con precisione i cinque parametri di sintonizzazione e spiegato cosa avrebbe ottenuto ciascuno di questi valori.
"Siamo rimasti totalmente sorpresi dalla capacità di alcuni LLM di risolvere il problema", afferma Kaiser. "Ciò che è ancora più affascinante, tuttavia, è che non hanno nemmeno bisogno di sapere che stanno operando un acceleratore di particelle. Ciò significa che gli LLM possono teoricamente risolvere qualsiasi tipo di problema di ottimizzazione e che il nostro approccio è rilevante ben oltre la fisica degli acceleratori".
Naturalmente, i ricercatori hanno anche trovato ostacoli nelle loro indagini di proof of concept. "Come per gli operatori umani, per ottenere una buona soluzione è necessario porre la domanda giusta all'LLM giusto", afferma Annika Eichler (DESY e TU Hamburg), il cui gruppo di specialisti è responsabile del controllo intelligente dei sistemi di accelerazione con l'IA. Lo sforzo computazionale e quindi l'impatto ambientale della soluzione di tali problemi sono attualmente considerevoli e i sistemi sono ancora in ritardo rispetto ad altri metodi specializzati. Per il momento, è più probabile che i LLM servano come "copiloti" consultivi nelle sale di controllo degli acceleratori.
"Tuttavia, il nostro lavoro rappresenta un primo passo importante verso un futuro in cui sistemi scientifici complessi e altamente rilevanti potranno essere gestiti semplicemente chiedendo il risultato desiderato in linguaggio naturale", afferma Eichler.
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