Искусственный интеллект и физическое моделирование: возможности в современных научных исследованиях и перспективы применения в Кыргызстане

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 004.8:004.942:53                            

В XXI веке моделирование физических явлений стало одним из основных инструментов научного исследования. В таких областях, как механика, электродинамика, термодинамика, квантовая физика, климатология и материаловедение, для объяснения сложных систем используются математические модели, компьютерные симуляции и экспериментальные данные. Однако во многих случаях реальные физические системы являются чрезвычайно сложными, многофакторными и многомасштабными, поэтому их полное моделирование классическими методами требует значительного времени и больших вычислительных ресурсов. В этих условиях искусственный интеллект (ИИ) рассматривается как новый научный инструмент физического моделирования [1].

Искусственный интеллект в физическом моделировании выполняет две основные задачи: во-первых, выявляет закономерности в больших объемах данных; во-вторых, ускоряет и уточняет модели, основанные на физических законах [7].

Физическое моделирование – это процесс описания основных свойств реального явления в математической, компьютерной или экспериментальной форме. Например, движение тела можно моделировать с помощью законов Ньютона, распространение тепла – посредством дифференциальных уравнений, а электромагнитные поля – с использованием уравнений Максвелла. Искусственный интеллект, в свою очередь, представляет собой совокупность алгоритмов, обладающих способностью анализировать данные, обучаться, прогнозировать и принимать решения. К наиболее часто применяемым в физическом моделировании методам относятся: машинное обучение, позволяющее выявлять закономерности на основе экспериментальных или симуляционных данных; глубокие нейронные сети, применяемые для моделирования сложных многофакторных систем; физически-информированные нейронные сети, включающие физические законы в структуру обучения; графовые нейронные сети, удобные для моделирования связанных систем, таких как частицы, молекулы и воздушные массы; а также генеративные модели, используемые при создании новых материалов, структур или физических сценариев [1, 2, 7].

Метод физически-информированных нейронных сетей (Physics-Informed Neural Networks, PINN), предложенный M. Raissi, P. Perdikaris и G. E. Karniadakis, основан на обучении нейронных сетей с учетом физических законов, то есть по принципу соблюдения заданных законов физики [2].

Данный подход применяется при решении прямых и обратных задач, связанных с нелинейными дифференциальными уравнениями в частных производных, включая задачи динамики жидкостей, волновые процессы и реакционно-диффузионные системы [2, 3].

Главная научная новизна данного подхода заключается в том, что искусственный интеллект не заменяет физические законы, а объединяет их с данными. Иными словами, ИИ не «отменяет» физику, а усиливает ее вычислительный и прогностический потенциал [7].

В последние годы ведущие мировые научные центры активно применяют искусственный интеллект в физических и естественных науках. Например, модель GraphCast, разработанная

Google DeepMind, способна прогнозировать глобальную погоду на срок до 10 дней и работает значительно быстрее по сравнению с традиционными высокоточными моделями прогноза погоды [4].

Данный пример демонстрирует новый этап развития физического моделирования: если ранее для моделирования атмосферных процессов требовались суперкомпьютеры и сложные системы дифференциальных уравнений, то сегодня ИИ способен обучаться на исторических климатических данных и выдавать прогнозы за короткое время [5].

Влияние искусственного интеллекта на науку не ограничивается только физикой. Система AlphaFold стала значительным прорывом в решении задачи прогнозирования трехмерной структуры белков. В 2024 году Нобелевская премия по химии была присуждена Д. Бейкеру за вычислительный дизайн белков, а Д. Хассабису и Дж. Джамперу — за прогнозирование структуры белков, связанное с разработкой AlphaFold [6].

Для физического моделирования этот пример имеет важное значение, поскольку структура белков также связана с физическими закономерностями: минимумом энергии, молекулярными взаимодействиями, геометрическими и квантово-химическими ограничениями. Следовательно, искусственный интеллект, объединяя физические законы и биологические данные, ускоряет решение задач, которые ранее могли требовать многих лет исследований [7].

Искусственный интеллект предоставляет физическому моделированию несколько существенных преимуществ. Во-первых, ИИ ускоряет вычисления. Традиционные численные методы, такие как метод конечных элементов или вычислительная гидродинамика, требуют значительного времени и мощных компьютерных ресурсов. Нейронные сети после предварительного обучения способны выдавать результаты значительно быстрее [4, 7].

Во-вторых, ИИ может работать с недостаточными или неполными данными. В физических экспериментах получение данных может быть дорогостоящим, опасным или технически сложным. M. Raissi и соавторы показали, что метод PINN позволяет осуществлять прогнозирование и решать обратные задачи даже при наличии неполных данных [2].

В-третьих, ИИ связывает физические законы с данными и создает гибридные модели. Такие модели не являются ни исключительно теоретическими, ни исключительно статистическими: они обучаются на данных, сохраняя при этом ограничения, заданные физическими законами [2, 3].

В-четвертых, ИИ способен анализировать многопараметрические системы. Например, климатические процессы, сейсмические волны, гидроэнергетические системы и воздушные потоки в горных районах одновременно зависят от множества факторов. В таких системах искусственный интеллект помогает выявлять скрытые связи между факторами и формировать более обоснованные прогнозы [4, 7].

В Кыргызстане направления искусственного интеллекта и моделирования постепенно развиваются. Согласно информации Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова, среди направлений научно-исследовательской деятельности рассматриваются системы искусственного интеллекта, применение нейронных сетей, имитационное моделирование и цифровая обработка данных дистанционного зондирования Земли .

В Ошском государственном университете создан Научно-исследовательский институт нанотехнологий и искусственного интеллекта имени Н. Исанова. Среди его задач указано применение моделей и алгоритмов искусственного интеллекта при исследовании композиционных материалов, а также использование ИИ при изучении математических моделей неуравновешенных вибрационных машин или мобильных роботов. Это направление напрямую связано с физическим моделированием, поскольку свойства материалов, вибрации и движение роботов описываются физическими законами. В аналитическом материале Всемирного банка за 2025 г отмечается, что AI-сообщество в Кыргызстане растет, однако возможности фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта и науки о данных остаются ограниченными. Также указываются проблемы, связанные с высокой стоимостью высокопроизводительных вычислительных ресурсов, таких как GPU, а также с доступностью и качеством данных [8].

Данная ситуация имеет для Кыргызстана двоякое значение. С одной стороны, в сфере ИИ и физического моделирования существуют инфраструктурные ограничения. С другой стороны, Кыргызстан благодаря горному рельефу, сейсмической активности, водноэнергетическим ресурсам и климатическим особенностям представляет собой важную природную лабораторию для физического моделирования. В Кыргызстане существует несколько направлений, в которых применение искусственного интеллекта в физическом моделировании является особенно перспективным.

Сейсмология и моделирование землетрясений. Кыргызстан расположен в сейсмически активном регионе. ИИ может применяться для анализа сейсмических волн, определения очага землетрясения и моделирования зон риска на основе исторических данных. Физическое моделирование в данном случае связано с распространением волн, выделением энергии и свойствами земной коры.

Гидроэнергетика и водные ресурсы. Гидроэнергетика занимает важное место в Кыргызстане. ИИ может способствовать прогнозированию водных потоков, таяния ледников, режима водохранилищ и производства энергии. В этом направлении физическое моделирование связано с динамикой жидкостей, теплообменом и климатическими факторами.

Климат и ледники. Таяние ледников имеет для Кыргызстана экологическое и экономическое значение. ИИ способен анализировать спутниковые изображения, температурные данные и динамику осадков, моделируя изменения ледников. То, что в научных направлениях КГТУ предусмотрена цифровая обработка данных дистанционного зондирования Земли, создает важную основу для развития данного направления.

Материаловедение и нанотехнологии. Институт нанотехнологий и искусственного интеллекта ОшГУ обозначил применение моделей и алгоритмов ИИ при исследовании композиционных материалов как одну из своих задач. Это важно для строительных материалов, горнодобывающей промышленности, энергетического оборудования и инженерных конструкций .

Образование и виртуальные лаборатории. Искусственный интеллект может способствовать созданию виртуальных лабораторий, симуляций и интерактивных моделей при преподавании физики. Например, учащийся или студент может наблюдать электрическое поле, механическое движение, преломление света или теплопроводность в компьютерной модели. Это особенно полезно для учебных заведений, испытывающих недостаток лабораторного оборудования [1, 4, 6].

При использовании искусственного интеллекта в научных исследованиях важную роль играют этическая и методологическая ответственность. В научно-образовательной среде

Кыргызстана подчеркиваются вопросы информационной безопасности, академической добросовестности, прозрачности и корректного указания источников при применении ИИ [8].

При использовании ИИ в физическом моделировании необходимо соблюдать следующие требования: модель не должна противоречить физическим законам; полученные результаты должны сопоставляться с экспериментальными или теоретическими данными; источники использованных данных должны быть четко указаны; результат, полученный с помощью ИИ, следует рассматривать не как «абсолютную истину», а как научный прогноз; необходимо указывать погрешность, ограничения и уровень достоверности модели [2, 3, 7].

На мероприятии AI for Science, организованном Институтом Алана Тьюринга, искусственный интеллект также рассматривается как технология, влияющая на структуру научного исследования и открывающая новые возможности для научных открытий [9].

Заключение

Искусственный интеллект открывает новые возможности для развития физического моделирования. Он позволяет быстрее моделировать сложные физические системы, анализировать большие объемы данных, формировать прогнозы на основе неполных данных и объединять физические законы с машинным обучением. В мировой практике ИИ демонстрирует значительные результаты в таких областях, как прогнозирование погоды, материаловедение, биофизика, квантовые системы и инженерные симуляции. Для Кыргызстана данное направление является особенно актуальным. Горный рельеф страны, сейсмическая активность, гидроэнергетический потенциал, ледники и климатические особенности представляют собой важные объекты для физического моделирования. Создаваемые в КНУ, КГТУ, ОшГУ и других учебных заведениях центры по искусственному интеллекту, робототехнике, симуляционному моделированию и нанотехнологиям показывают, что данное направление имеет перспективы развития. Однако для развития этой области в Кыргызстане необходимы высокопроизводительные вычислительные ресурсы, качественные открытые данные, подготовка специалистов, международное сотрудничество и соблюдение научной этики. Искусственный интеллект не заменяет физическое моделирование; он является новым научным инструментом, который помогает глубже понимать физические законы, оптимизировать эксперименты и ускорять принятие научных решений.