AI memiliki potensi untuk membuat penemuan baru dalam teori fisika, meskipun saat ini lebih sering berperan sebagai alat pendukung daripada pencipta independen.
Berdasarkan perkembangan terkini hingga Agustus 2025, AI telah berhasil menemukan hukum fisika baru melalui analisis data besar, generasi model matematis, dan integrasi pengetahuan fisika ke dalam algoritma.
Namun, ini bukan berarti AI bisa “berpikir” seperti manusia; penemuan biasanya muncul dari kolaborasi dengan ilmuwan manusia yang memandu prosesnya.
Mari kita bahas secara rinci bagaimana hal ini memungkinkan dan peran prompter dalam proses tersebut.
Bagaimana AI Bisa Membuat Penemuan Baru di Teori Fisika?
AI tidak menciptakan teori dari nol, melainkan mempercepat proses discovery dengan memproses data yang terlalu kompleks untuk manusia, mengidentifikasi pola tak terduga, dan menghasilkan hipotesis yang dapat diverifikasi.
Pendekatan ini sering disebut “physics-guided AI” atau “AI scientist”, di mana AI menggabungkan data empiris dengan prinsip fisika dasar untuk menghasilkan model baru. Berikut beberapa cara utama:
Analisis Data Eksperimental dan Simulasi Cepat:
AI dapat menganalisis dataset besar dari eksperimen fisika, seperti data partikel atau simulasi kuantum, untuk menemukan pola atau hukum baru.
Contohnya, pada Juli 2025, fisikawan di Emory University menggunakan neural network untuk menganalisis data trajektori partikel dalam dusty plasma (plasma berdebu, yang ada di cincin Saturnus hingga ionosfer Bumi).
AI ini menemukan hukum alam baru yang menantang asumsi teori sebelumnya, seperti hubungan non-proporsional antara radius partikel debu dan muatannya, dengan akurasi lebih dari 99%.
Proses ini melibatkan pelatihan AI pada data 3D dari eksperimen laboratorium, di mana AI memodelkan gaya drag, lingkungan, dan interaksi partikel.
Ini menunjukkan AI bisa “menemukan” fisika baru dengan mengungkap ketidakakuratan dalam model eksisting.
Generasi Model Matematis dan Hipotesis:
AI seperti AI-Hilbert dari IBM Research (dirilis 2024) bertindak sebagai “AI scientist” yang menggabungkan teori simbolik (seperti aksioma fisika) dengan data untuk menghasilkan ekspresi matematis baru yang konsisten dan sederhana.
Sistem ini telah berhasil “menemukan kembali” hukum fisika klasik seperti hukum ketiga Kepler, persamaan Hagen-Poiseuille, dilatasi waktu Einstein, dan daya gelombang gravitasi, hanya dengan data terbatas.
Potensinya untuk penemuan baru ada pada eksplorasi masalah fisika yang belum terpecahkan, seperti dalam mekanika kuantum atau relativitas.
Selain itu, peneliti MIT pada 2024 menggunakan generative AI untuk memetakan diagram fase transisi dalam sistem fisika, seperti bahan baru atau sistem kuantum, yang lebih efisien daripada metode tradisional dan bisa mendeteksi fase materi tak dikenal.
Pengoptimalan dan Prediksi Fenomena Kompleks:
Di bidang seperti astrofisika atau fisika partikel, AI mempercepat simulasi dan prediksi, seperti mengidentifikasi objek langit baru atau anomali di data collider partikel.
Meskipun beberapa ahli berpendapat AI saat ini tidak mampu pemikiran orisinal dan hanya “mengolah data”, contoh seperti di atas menunjukkan AI bisa menghasilkan wawasan baru ketika diintegrasikan dengan pengetahuan fisika.
Namun, penemuan besar seperti teori relativitas baru mungkin masih memerlukan intuisi manusia, karena AI bergantung pada data dan teori yang ada.
Secara keseluruhan, kemungkinan ini meningkat seiring kemajuan AI, seperti model generative yang bisa menghasilkan hipotesis ilmiah. Tantangannya adalah memastikan hasil AI dapat diverifikasi secara empiris dan tidak hanya “halusinasi” data.
Prompter Seperti Apa yang Diperlukan?
Untuk memaksimalkan potensi AI dalam penemuan fisika, diperlukan “prompter” atau pengguna yang ahli, karena AI seperti LLM (Large Language Models) atau model khusus memerlukan panduan tepat agar outputnya relevan dan akurat. Prompter ideal adalah:
Kualifikasi:
Fisikawan teoretis atau eksperimental dengan pengetahuan mendalam di bidang fisika (misalnya, mekanika kuantum, relativitas, atau plasma).
Mereka harus bisa mengintegrasikan prinsip fisika ke dalam desain AI, seperti dalam kasus dusty plasma di mana tim fisikawan merancang struktur neural network melalui meeting rutin.
Latar belakang multidisplin, termasuk pemrograman (seperti Julia atau Python untuk model generative) dan machine learning, untuk fine-tuning atau menginterpretasikan hasil. Untuk sistem seperti AI-Hilbert, prompter perlu familiar dengan logika formal dan ekspresi polinomial.
Kemampuan interpretasi: Bukan hanya memasukkan data, tapi memvalidasi dan merefinasi output AI untuk menghindari kesalahan.
Teknik Prompting:
Role-Playing: Mulai dengan “Act as a theoretical physicist specializing in [bidang, misalnya foundational principles]. Analyze the following data/theory and propose new hypotheses.”
Contoh ini digunakan untuk mendorong AI menganalisis teori dan menghasilkan ide baru.
Chain-of-Thought (CoT): Dorong AI untuk berpikir langkah demi langkah, seperti “First, recall the key equations in quantum mechanics. Then, apply them to this dataset and identify anomalies that suggest new laws.”
Physics-Informed Prompting: Sertakan prinsip fisika dalam prompt, misalnya “Incorporate conservation laws and symmetries into your model generation” untuk memastikan output konsisten dengan fisika dasar.
Iteratif dan Data-Driven: Berikan data spesifik (misalnya, hasil simulasi) dan minta AI untuk iterasi, seperti “Based on this particle trajectory data, model non-reciprocal forces and test against known assumptions.” Ini mirip pendekatan di MIT untuk phase transitions.
Eksploratif: Gunakan prompt untuk mendorong kreativitas, seperti “Explore unknown phases of matter beyond current theories using generative simulation.” (*)
0 Tanggapan
Empty Comments