Áttörés a mesterséges intelligenciával, fény derült a rendezetlenség határára

Áttörés a mesterséges intelligenciával, fény derült a rendezetlenség határára
Az 1950-es években George Feher, a Bell Labs fizikusa kísérletsorozatot indított: szilíciumot oltott be foszforral vagy arzénnel, és megfigyelte, hogyan változik az anyag elektromos vezetőképessége. Eleinte az elektronok szabadon áramlottak a kristályrácsban, de ahogy nőtt az adalékelemek koncentrációja, az anyag belső szerkezete egyre rendezetlenebbé vált, az elektronok mozgása pedig hirtelen — egyik pillanatról a másikra — akadályba ütközött, majd teljesen leállt. Ez a viselkedés nem fokozatosan változott, hanem éles átmenettel, mint amikor a víz nulla fokon megfagy. Lényeges hangsúlyozni, hogy ez az éles váltás a fizikusokat a fázisátmenetekhez hasonló, alapvető természeti jelenségekre emlékeztette.

Az Anderson-modell születése

Philip W. Anderson — Feher kollégája — kidolgozott egy modellt az elektronok különös viselkedésének leírására. Célja az volt, hogy szigorúan bizonyítsa: elegendő véletlenszerűség esetén az elektronok mozgása hirtelen, szabadból “beragadt” állapotba (delokalizáltból lokalizáltba) kerül. Ugyanakkor Anderson, ahogy később elmesélte, sosem talált levezethető bizonyítékot a modelljéhez, bár többek között ezért a munkájáért is Nobel-díjat kapott. Azóta is generációk küzdenek a matematikai igazolással.

Az utóbbi év azonban végre áttörést hozott: kutatók új módszerekkel közelítették meg a több évtizedes problémát, és megnyitották az utat nemcsak az Anderson-modell, hanem más, részben véletlenszerű, részben rendezett rendszerek megértése felé is.

Mátrixok és sávszélességek bűvkörében

A modell alapja, hogy az anyagot pontrácsként képzelhetjük el, amelyen az elektronok véletlenszerűen képesek ugrálni. Ha sokat mozognak, az anyag vezető; ha nem, akkor szigetelő. Ezt matematikailag egy mátrix írja le, amelyből az ún. sajátfüggvények segítségével következtethetünk az elektronok viselkedésére.

Tiszta anyagban a sajátfüggvények többnyire kicsik, vagyis az elektron mindenhol nagyjából egyformán tartózkodik. Rendezetlen anyagban azonban Anderson előre jelezte, hogy bizonyos értékeik hirtelen megnőnek, mások pedig nullára csökkennek: az elektron gyakorlatilag “csapdába” esik, tehát lokalizálódik.

A legnagyobb nehézség, hogy ezeknek a speciális (keskeny sávú) mátrixoknak a sajátfüggvényeit szinte lehetetlen kiszámolni hagyományos módszerekkel. A sávszélesség — vagyis az, hogy milyen messze mozdulhat el egy elektron egy lépésben — határozza meg, mennyire lokalizált vagy delokalizált az állapota.

Sávmátrixok esetén, ahol minden elem véletlenszerű, 1990-ben felfedezték, hogy bizonyos (szélesebb) sávszélesség felett még delokalizált az elektron, keskenyebb sávnál viszont már lokalizált, tehát itt is létezik egy határ. Lényeges hangsúlyozni, hogy ebben a variációban az átmenet nem annyira hirtelen, mint az Anderson-modellben, de mégis éles választóvonal húzható.

Az első nagy áttörés: egy dimenzióban

A kutatók az egyszerűség kedvéért először egy egy dimenziós, végtelenül vékony vezetőként képzelték el az anyagot, majd numerikus kísérletekkel megbecsülték a lokalizációs küszöböt. Ezek az eredmények azonban csak jól hangzó, de szigorúan véve nem bizonyított becslések voltak, így továbbra is kihívást jelentettek a matematikusok számára.

Yau professzor és Yin 2008-ban kezdtek dolgozni a problémán, először az egy dimenziós esetre koncentrálva. Hosszú éveken át próbálták bizonyítani, hogy egyre keskenyebb sávoknál is kicsik maradnak a sajátfüggvények (azaz az elektron delokalizált), ahogy a fizikusok jósolták. Kidolgoztak megoldásokat hét dimenzióra is, bár ennek kevés gyakorlati jelentősége van – de matematikai tapasztalatokat nyújtott.


Évekig tartó kudarc és a régi ötlet feltámasztása

Több mint tíz év munka után csupán csekély előrelépést értek el, amikor 2024 tavaszán rájöttek, hogy egy korábban elvetett mátrixtranszformációs módszer meghozhatja az áttörést. Ez a módszer lényegében arról szól, hogy a nehezen kezelhető sávmátrixot egy könnyebben kezelhető verzióra alakítják át, és igazolják, hogy az átalakítás nem érinti lényegesen a sajátfüggvényeket.

Ugyanakkor a transzformált egyenletek bonyolultsága miatt hónapokig tartott, amíg Yin — szinte kétszáz oldalnyi ábrát készítve — rájött a megoldásra, és egyszerűsített egy zavarba ejtően bonyolult képletet. Végül sikerült bizonyítaniuk, hogy ha a sávszélesség valamivel nagyobb a fizikusok által várt határnál, akkor az elektron garantáltan delokalizált marad.

Ez hetven éve a legjelentősebb előrelépés a delokalizáció elméletében.

Kiterjesztés a valódi világra

Miután az egy dimenziós esetet sikerült matematikailag levezetni, a kutatócsoport — Dubova doktorandusz és mások bevonásával — néhány hónap alatt áttörést ért el: sikerült két, majd három dimenzióra is adaptálni az eljárást, így az már a hétköznapi, háromdimenziós valóság modellezésére is alkalmassá vált.

Ebből adódóan az új módszer nemcsak az Anderson-modellre, hanem számtalan más, részben véletlenszerű rendszer elemzésére is ígéretes lehetőségeket kínál. A megközelítés miatt matematikusok és fizikusok egyaránt lelkesednek: korábban ezek a problémák megoldhatatlannak tűntek, most viszont hirtelen kézzelfoghatóvá váltak.

Yin és Fan Yang már tovább is léptek: újabb mátrixosztályokra alkalmazzák az elképzelést, amelyek még inkább hasonlítanak az Anderson-modellhez. Egy júniusi tanulmányban pedig Erdős és munkatársai általánosították az egy dimenziós eredményt, ami így közelebb vihet minket a valódi anyagokban tapasztalható jelenségek megértéséhez.

A kutatók 16 éven át tartó kitartó munkával érték el az áttörést. Most, fél évszázad után végre remény nyílt arra, hogy egyszer matematikailag is teljesen pontosan leírható lesz, hol húzódnak a rendezetlenség éles határai a természetben.

2025, adminboss, www.quantamagazine.org alapján


Legfrissebb posztok

MA 09:57

Az orosz télnél is halálosabb betegségek tizedelték meg Napóleon seregét

🔫 1812-ben Napóleon hatalmas sereggel – mintegy 500 000 katonával – rohanta meg Oroszországot...



MA 22:59

Mi tizedelte meg igazán Napóleon hadseregét

1812-ben Napóleon Moszkva bevételére indult, de az orosz tél, az éhínség és a betegségek együttesen szinte teljesen megsemmisítették seregét...



MA 22:30

Az MI-guru most az agyadba hallgatna bele

🗣 Sam Altman, az OpenAI vezetője újabb nagy dobásra készül: Merge Labs nevű startupjával azon dolgozik, hogy hanghullámok segítségével olvasson az emberi agyban, mindezt műtéti beavatkozás nélkül...

MA 22:01

Élesztősejtekből szupernövénygyárat csinálnak

A Kaliforniai Egyetem kutatói új módszert találtak, amellyel az élesztősejtek sokkal hatékonyabban tudnak értékes növényi vegyületeket előállítani...

MA 21:59

A rostokból az emésztőrendszered több kalóriát is kinyerhet

Testünk bélrendszerében egy rejtett világ működik: milliárdnyi mikroba segít a táplálék feldolgozásában, ám egy különös szereplő mind közül kiemelkedik...

MA 21:31

Trump új bálterme, végre igazi bulik lehetnek a Fehér Házban

🎈 Az Egyesült Államok fővárosában egy szokatlan építkezés tartja izgalomban a közvéleményt: a Fehér Ház East Wing részlegének bontása satufékkel állította meg a megszokott rendet Washingtonban...



MA 21:01

Új sebezhetőséget használnak ki a támadók a Windows Serveren, egyre nagyobb a pánik

Egy súlyos, 9,8-as, kritikus besorolású sérülékenységet fedeztek fel a Windows Server Update Services (WSUS) rendszerében, amely a 2012 és 2025 között kiadott verziókat is érinti...



MA 20:59

Az ENSO könnyebben előrejelezhető, de veszélyesebbé válhat a felmelegedés miatt

Az éghajlatkutatók egy új tanulmánya szerint az El Niño és a La Niña erősebbé, ugyanakkor jóval kiszámíthatóbbá válhatnak, ahogy a bolygó felmelegszik...



MA 20:29

Az EA az MI új fegyverével készül játékokat fejleszteni

Az Electronic Arts új szintre lép a játékfejlesztésben: partnerséget kötött a Stability AI-val, vagyis a Stable Diffusion mögött álló céggel...

MA 20:02

Meddig terjed az MI kreativitása, 9 izgalmas ChatGPT képgeneráló ötlet

2025 márciusában a ChatGPT minden ingyenes felhasználó számára elérhetővé tette a képgeneráló funkciókat, amellyel pillanatok alatt lehet saját képeket létrehozni vagy szerkeszteni...



MA 19:59

Egy jelszó csapdájában: a britek nagy része veszélyben

🔒 Milliók teszik ki magukat komoly veszélynek az Egyesült Királyságban, mivel ugyanazt a jelszót használják minden fiókjukhoz...

MA 19:30

Az állandó fájdalom visszaveti a gyerekek iskolai eredményeit

🙁 Az új kutatások szerint a krónikus fájdalommal élő gyerekek rosszabbul teljesítenek az iskolai sztenderdizált felméréseken, ráadásul több órát hiányoznak, és gyakrabban küzdenek szorongással, depresszióval...



MA 19:01

Az excimerlézer, ami végre elfér a hátizsákban

💼 Egy kutatócsoport áttörést ért el a kompakt excimerlézerek tervezésében: sikerült egy termosz méretű készüléket megalkotniuk, amely kiváló teljesítményre képes...



MA 19:00

Az óceánok vándorait veszélyezteti a klímaváltozás

Az éghajlatváltozás soha nem látott mértékben borítja fel a bálnák és a delfinek évezredek alatt finoman kialakult vándorlását, és veszélyezteti a tengeri emlősök túlélését...

MA 18:30

Az ólommérgezés lehetett a neandervölgyiek titkos fegyvere?

Az emberi faj és közeli rokonai már 2 millió éve ki vannak téve az ólom hatásainak, ám csak most derült fény arra, hogy ez a toxikus fém az evolúció egyik kulcsfontosságú tényezője lehetett...



MA 18:01

Most kiderül, tényleg jobb programozó az MI az embernél

A kaliforniai UC Berkeley számítógéptudósai olyan új MI-alapú algoritmusokat fejlesztettek, amelyek mélyen átalakíthatják a számítástechnikai rendszerek kutatását és optimalizálását...

MA 18:01

A Cloudflare automatikusan megállította az npm elleni támadást

2025 szeptemberének elején komoly támadás érte az egyik legnagyobb JavaScript-csomagtárat, az npm-et...



MA 17:30

Az európai rendőrök lebuktatták a 49 milliós átverőhálózatot

👮 Európai rendőri erők nagyszabású nemzetközi akcióval számoltak fel egy kiberbűnöző hálózatot, amely 49 millió hamis online fiókot hozott létre különféle közösségi és kommunikációs platformokon csalási célokra...



MA 17:02

A Waymo önvezető taxijai felkészültek a télre?

❄ A havas és jeges utak komoly kihívások elé állítják az önvezető autókat...