Машина переоткрыла формулы, которые физики выводили годами экспресс

Оригинал: "Learning the S-matrix from data: Rediscovering gravity from gauge theory via symbolic regression"
· Nathan Moynihan
arXiv:2602.15169 · 2026-02-16 · CC BY 4.0 · 1 мин
Нейросеть сама нашла связи между разными описаниями столкновений частиц — без подсказок из теории.

Когда две частицы сталкиваются и разлетаются, физики записывают результат как сложную математическую формулу. Таких формул много, и между ними есть невидимые связи — как между разными рецептами одного блюда: меняешь порядок действий, а вкус тот же. Раньше эти связи выводили вручную, тратя месяцы и годы.

Теперь за это взялась программа, которая ищет закономерности в числах. Ей дали только результаты расчётов столкновений — без всяких объяснений. Программа сама переоткрыла знаменитые соотношения, которые связывают разные описания одного и того же столкновения. Одно из них — связь между теорией гравитации и теорией сильных взаимодействий внутри ядра.

Программа нашла минимальный набор формул, из которых получаются все остальные — как если бы из одной базовой выкройки шились все платья коллекции.

Метод работает для пяти частиц в столкновении. Для большего числа частиц пока мешают технические сложности, но авторы уже видят, как их обойти. Главный вывод прост: машина может искать скрытые правила в физике без подсказок человека. Это значит, что так можно проверить и новые, ещё не изученные теории.

Такой подход напоминает детектива, который по разрозненным уликам восстанавливает картину преступления — только улики здесь численные.

Одно из найденных соотношений связывает силу гравитации и силу, удерживающую кварки внутри протона — два, казалось бы, совершенно разных мира.

В сериале «Основание» Гэри Селдон использовал математику для предсказания будущего — здесь машина ищет математические правила, скрытые в данных о прошлом.

Учёные
Erwin SchrödingerHugh Everett IIIEmmy NoetherSatyendra Nath BoseAlbert EinsteinWolfgang Pauli
Понятия
символьная регрессия линейная регрессия модель СYK