AI发现尘埃等离子体中隐藏的新物理规律

物理学家利用机器学习方法，在尘埃等离子体系统中发现了非互反力作用的意外新规律。这类系统由带电微粒在等离子环境中构成，长期以来被视为研究多体相互作用的典型范例。传统理论认为，粒子间的力遵循对称性原则，即相互作用力大小相等、方向相反。然而，借助先进的机器学习模型，研究团队从复杂的数据中识别出非互反力的显著存在——即粒子A对B的作用力并不等于B对A的反向作用力。 这一发现打破了经典物理中对力对称性的普遍假设，揭示了在高度动态、非平衡的多体系统中可能存在的新型物理机制。研究人员表示，这种非互反行为可能源于系统内部复杂的能量交换、外部场的不对称驱动以及粒子间集体效应的协同作用。机器学习算法通过分析大量实验数据，成功捕捉到人类难以察觉的细微模式，从而揭示了隐藏在混沌背后的规律。 该成果不仅拓展了对非平衡多体系统的基本理解，也为等离子体物理、凝聚态物理以及未来智能材料设计提供了新思路。研究团队指出，这一发现凸显了人工智能在探索复杂自然系统中的强大潜力，未来有望推动更多跨学科的突破性发现。