Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και η Μηχανική Μάθηση (ML) αλλάζουν ριζικά τον τρόπο που κάνουμε επιστήμη – και η Φυσική είναι από τα πεδία που μετασχηματίζονται περισσότερο. Από την επίλυση πολύπλοκων διαφορικών εξισώσεων και την κατανόηση της κβαντομηχανικής, μέχρι τη μελέτη υλικών και την κοσμολογία, ανοιχτά εργαλεία ΤΝ επιτρέπουν σε ερευνητές, αλλά και σε εκπαιδευτικούς και μαθητές, να προσομοιώνουν συστήματα, να ανακαλύπτουν μοτίβα και να επιταχύνουν την παραγωγή γνώσης.
Η καλή είδηση είναι ότι τα περισσότερα από αυτά τα εργαλεία είναι ανοιχτού κώδικα, διαθέσιμα σε όλους. Παρακάτω παρουσιάζουμε μερικά από τα πιο σημαντικά, χωρισμένα ανά επιστημονικό πεδίο, μαζί με ιδέες για το πώς μπορούν να αξιοποιηθούν.
🔬 Κλασική Φυσική & Εξισώσεις Μερικών Παραγώγων
Πώς λύνουμε δύσκολες διαφορικές εξισώσεις χωρίς παραδοσιακά αριθμητικά σχήματα; Με Physics-Informed Neural Networks (PINNs), που ενσωματώνουν τους φυσικούς νόμους μέσα στη δομή ενός νευρωνικού δικτύου.
- DeepXDE – σε Python, για συστήματα PDEs.
- NeuralPDE.jl – σε Julia, με συμβολική επίλυση.
- TorchPhysics – βασισμένο σε PyTorch, κατάλληλο για εκπαιδευτικά παραδείγματα.
⚛️ Κβαντομηχανική & Πολύπλοκα Κβαντικά Συστήματα
Η προσομοίωση κβαντικών καταστάσεων είναι από τα δυσκολότερα προβλήματα. Ανοιχτά εργαλεία ΤΝ φέρνουν νέες λύσεις:
- NetKet – για προσομοίωση πολλών κβαντικών σωμάτων.
- QuCumber – ανακατασκευή κβαντικών καταστάσεων με νευρωνικά δίκτυα.
- e3nn – ευκλείδεια νευρωνικά δίκτυα με ενσωματωμένες συμμετρίες.
🧪 Χημεία & Επιστήμη Υλικών
Τα νευρωνικά δίκτυα βοηθούν στον σχεδιασμό νέων υλικών και μορίων.
- SchNetPack – για ατομικές προσομοιώσεις.
- DimeNet, PhysNet, GemNet – για δυνάμεις και ενεργειακά τοπία μορίων.
- AlphaFold – πρόβλεψη πρωτεϊνικών δομών, βασισμένη εν μέρει σε φυσικές αρχές.
🌌 Κοσμολογία & Αστροφυσική
Από τη σκοτεινή ύλη μέχρι τις κοσμολογικές παραμέτρους, τα εργαλεία ΤΝ ανοίγουν νέους δρόμους:
- CosmoFlow – 3D CNN για κοσμολογικές παραμέτρους.
- Quijote Simulations – ανοιχτό dataset κοσμολογικών προσομοιώσεων.
🧲 Σωματιδιακή Φυσική & Πλέγματα
Η ΤΝ συμβάλλει στην επιτάχυνση υπολογιστικά απαιτητικών εξομοιώσεων QCD.
- L2HMC-QCD – μάθηση προτάσεων για Hamiltonian Monte Carlo.
🧠 Γενικά Οικοσυστήματα για Επιστημονική ΤΝ
Αν και δεν αφορούν αποκλειστικά τη Φυσική, αποτελούν τα πιο χρήσιμα frameworks:
- SciML.jl – οικοσύστημα Julia για επιστημονική μηχανική μάθηση.
- DiffEqFlux.jl – νευρωνικά ODEs και δυναμικά συστήματα.
- PyTorch και TensorFlow – τα πιο διαδεδομένα deep learning frameworks, που αποτελούν τη βάση για πολλά από τα παραπάνω εργαλεία.
🎓 Στην Εκπαίδευση
Πολλά από αυτά τα έργα διαθέτουν notebooks, τεκμηρίωση και datasets. Αυτό σημαίνει ότι μπορούν να ενταχθούν σε:
- εργαστήρια Πληροφορικής,
- μαθήματα STEM/STEAM,
- projects φυσικής και επιστημονικής έρευνας.
Για τους μαθητές, η εμπειρία είναι διπλή: γνωρίζουν ταυτόχρονα τις βασικές αρχές της Φυσικής και τα εργαλεία της σύγχρονης ΤΝ. Για τους εκπαιδευτικούς, ανοίγει ο δρόμος για διεπιστημονικές προσεγγίσεις που ενισχύουν την κριτική σκέψη και τη δημιουργικότητα.
📣 Συμμετοχή της Κοινότητας
Η κοινότητα των Ανοιχτών Τεχνολογιών στην Εκπαίδευση μπορεί να συμβάλει:
- στη διάδοση αυτών των εργαλείων,
- στη δημιουργία εκπαιδευτικών εργαστηρίων,
- στην ανάπτυξη κοινοτήτων πρακτικής για εκπαιδευτικούς.
👉 Αν ενδιαφέρεστε να συμμετάσχετε σε αυτή την προσπάθεια, επικοινωνήστε στο admin@eellak.gr.