La teoria della convoluzione o la teoria dei nodi in matematica non è un problema facile? DeepMind fa il suo lavoro abbastanza bene

DeepMind basato su intelligenza artificiale e ha già aiutato più volte a risolvere anche gli enigmi più difficili. Questa volta si trattava di nodi con cui i matematici sono alle prese da molti anni

L'oggetto della ricerca era qualcosa chiamato congettura, che è una frase non confermata che sembra essere corretta. Algoritmi di apprendimento automatico  sono stati usati prima in matematica per sviluppare tali idee teoriche, ma non erano così complesse come in questo caso. Gli autori di questa svolta hanno il loro successo in Natura descritto.

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L'area generale in cui si muovevano i ricercatori era quella che è conosciuta come la runa matematica. Questo termine si riferisce alla matematica motivata da applicazioni diverse da quelle pratiche. il matematica "ordinaria" tuttavia, di solito mira ad apportare miglioramenti in altre aree in modo che possiamo trarne vantaggio nella pratica.

La ricerca in questo settore non è né facile né piacevole, ma l'apprendimento automatico, e in particolare DeepMind, offre un supporto concreto. Questo perché è molto efficace nel trovare schemi, il che accelera notevolmente il processo di trarre determinate conclusioni. I rappresentanti di DeepMing hanno lavorato con scienziati delle Università di Sydney e Oxford.

DeepMind utilizza algoritmi di apprendimento automatico

Il team di ricerca si è concentrato su questo Teoria del nodo e teoria della rappresentazione Per i primi sono i cosiddetti invarianti, ovvero grandezze algebriche, geometriche o numeriche uguali, la chiave. I ricercatori hanno deciso di utilizzare DeepMind per trovare la relazione tra invarianti geometrici e algebrici. In questo modo potrebbero fare un cosiddetto gradiente nodale naturale definire.

Inoltre, DeepMind è stato utilizzato per comprendere meglio una congettura fatta dai matematici alla fine degli anni '1970. A quel tempo, si credeva che fosse possibile guardare un certo tipo di grafico complesso e multidimensionale e trovare un'equazione che potesse rappresentarlo. A DeepMind sono stati in grado di raggiungere questo obiettivo utilizzando qualcosa chiamato a Polinomi di Kazhdan-Lusztig approccio. Anche se tali progressi non offrono alcuna applicazione pratica, mostrano quanto potenziale ci sia nei sistemi di  intelligenza artificiale tappato.