Иногда нужно просто вдохновение. Или как смоделировать всю планету Земля
Я считаю себя технооптимистом — технологичное будущее это мой личный маяк, который помогает мне каждый момент помнить, ради чего я все это делаю. Поэтому делюсь с вами видосиком от Nvidia с CES 2026. Помимо просто крутого синематика о том, как развивается ИИ, меня зацепила одна мысль:
Earth-2
Это проект Nvidia по моделированию климата на Земле. Мне это напомнило занятную научную теорию: невозможно смоделировать вселенную на мощностях и энергии, меньше, чем потребляет вся наша вселенная.
Другими словами: вселенная — это эталон эффективности всех рассчетов. Бабочка взмахнула крылом — как это отразится на другом конце Земли? Вселенная все посчитает, как подвинется каждая моллекула, каждый атом. И с точностью ответит на этот вопрос.
Так вот, чтобы человек смог ответить на этот вопрос с такой же точность — ему нужно сделать все те же расчеты. А значит ему нужно иметь такой же эффективный компьютер как сама вселенная и потратить минимум столько же энергии. Именно поэтому мы моделируем, то есть делаем приближенные расчеты.
Не буду лукавить, что я помню, как теория называется. ☕ Но LLM подсказала в научных терминах, на чем она строится:
- Вычислительная неразрешимость Вольфрама — Для многих систем нет короткого пути предсказания их будущего состояния. Единственный способ узнать результат — проиграть процесс шаг за шагом.
- Принцип Ландауэра — Любое необратимое вычисление имеет минимальную энергетическую цену.
- Предел Бремермана — Существует максимальная скорость вычислений, ограниченная: массой системы, энергией, скоростью света. Вселенная уже работает на этом пределе.
Но важный нюанс — это все теории!
Не решить, так вдохновиться!
Nvidia верит, что следующая большая волна развития AI — Physical AI, то есть как раз моделирование реальной физики с точностью, приближенной к реальности.
Где мы сейчас в этой сфере? Мы можем посчитать точно скорость объектов, всякие потоки воздуха, температуры и смоделировать достаточно сложные локальные процессы, типа термоядерного синтеза. Но мы до сих пор не можем предсказать прогноз погоды на следующий день с вероятностью 100%! 🤡 Все из-за масштаба — невозможно просчитать все детали всего влиящего на погоду завтра.
И вот в такие моменты во мне просыпается искренний азарт, а верна ли теория "эталонной эффективности вселенной"? А можем ли мы, люди, сделать все эффективнее? Или может мы построим суперкомпьютер размером с планету, чтобы смоделировать нашу планету? А если нам это удастся — сможем ли мы по-настоящему предсказывать будущее?
Такие вопросы и сподвигают идти вперед, смотреть на мир глазами ребенка, который хочет все узнать и исследовать несмотря ни на что!
Это большой вызов, но даже проходя этот путь мы сделаем множество удивительных открытий! Всем вдохновения!
Подписывайтесь на Telegram Заместители. Там еще больше вдохновляющего и интересного про AI.