Kiedy AI wymyśli nową fizykę?
To fascynujący i kluczowy wątek raportu. Stwierdzenie, że „AI wymyśli nową fizykę”, w kontekście roku 2026 i lat późniejszych, nie oznacza, że sztuczna inteligencja nagle obali Ogólną Teorię Względności Einsteina.
Chodzi tu o Fizykę Stosowaną (Applied Physics) i Fizykę Ciała Stałego. AI jest używana do odkrywania właściwości materii, które są zbyt skomplikowane dla ludzkich obliczeń analitycznych, aby ominąć fizyczne ograniczenia obecnych procesorów.
Oto szczegółowe rozwinięcie tego zagadnienia w podziale na trzy główne wektory ataku AI na „Barierę Fizyczną”.
1. Odkrywanie „Niemożliwych” Materiałów (Materials Informatics)
Obecne układy scalone oparte na krzemie (Silicon) dochodzą do granicy fizycznej – tranzystory są tak małe (bliskie 1-2 nm), że elektrony zaczynają „przeskakiwać” między ścieżkami (tunelowanie kwantowe), co generuje błędy i ogromne ciepło.
Rozwiązanie AI (Cel na 2027+): Sztuczna inteligencja, taka jak następcy modelu GNoME (Google DeepMind), nie „zgaduje” materiałów, ale symuluje miliony struktur krystalicznych w przestrzeni wirtualnej.
- Cel: Znalezienie materiałów o właściwościach nadprzewodnictwa w temperaturze pokojowej lub materiałów dielektrycznych o idealnej izolacji.
- Jak to działa? Tradycyjne laboratoria badają 10-20 materiałów rocznie. AI w 2026 roku symuluje i ocenia stabilność miliardów kombinacji pierwiastków w ciągu tygodnia, wskazując ludziom (lub robotom laboratoryjnym), które 5 konkretnych stopów warto zsyntetyzować.
- Efekt: Stworzenie chipów, które zużywają 100x mniej energii, co eliminuje problem „wypalania” elektrowni przez centra danych.
2. Architektura „Alien Design” (Poza ludzką intuicję)
Ludzi inżynierowie projektują chipy w sposób uporządkowany, logiczny i modułowy (np. sekcja pamięci tu, sekcja obliczeń tam), bo tylko tak jesteśmy w stanie zrozumieć schemat. Dla prądu elektrycznego ludzka estetyka i porządek nie mają znaczenia.
Rozwiązanie AI: Modele AI (jak rozwinięcia Google AlphaChip czy NVIDIA DSO) traktują projektowanie układów scalonych (Floorplanning) jak grę logiczną (podobną do Go lub Szachów), gdzie nagrodą jest wydajność, a karą zużycie energii.
- Nieludzkie układy: AI zaczyna projektować ścieżki na procesorach w sposób, który dla człowieka wygląda jak chaotyczne spaghetti. Te „nielogiczne” układy okazują się jednak o 20-30% wydajniejsze, ponieważ skracają drogę sygnału w nanosekundach w sposób, którego człowiek by nie wymyślił.
- 3D Stacking: AI projektuje skomplikowane struktury trójwymiarowe (chip na chipie), zarządzając odprowadzaniem ciepła z wnętrza kostki w sposób niemożliwy do obliczenia tradycyjnymi metodami termodynamiki.
3. Nowa Fizyka Obliczeń: Fotonika i Obliczenia Analogowe
To jest ten moment, gdzie AI może uznać, że „cyfrowe zera i jedynki” są nieefektywne dla samej AI. Sieci neuronowe w swojej naturze są ciągłe (wagi to liczby zmiennoprzecinkowe), a nie binarne.
Kierunki rozwoju (2027+):
- Fotonika (Optical Computing): Zamiast przepychać elektrony przez oporny drut (co generuje ciepło), AI projektuje procesory, które używają światła (fotonów). Światło nie generuje oporu i ciepła w taki sam sposób jak prąd. AI jest niezbędna do zaprojektowania precyzyjnych nanoluster i falowodów, które sterują tym światłem.
- Komputery Neuromorficzne: AI projektuje sprzęt, który fizycznie naśladuje biologię mózgu (impulsy, synapsy) zamiast klasycznej architektury von Neumanna. Tutaj fizyka półprzewodnika jest wykorzystywana do bezpośredniego modelowania neuronu, a nie do symulowania go programowo.
4. Obliczenia Termodynamiczne (Thermodynamic Computing)
To najbardziej futurystyczna koncepcja. Obecnie walczymy z „szumem” termicznym (drganiami atomów) w procesorach. AI może „wymyślić” architekturę, która zamiast walczyć z szumem, wykorzystuje go. W fizyce stochastycznej, losowe fluktuacje mogą być użyte do przyspieszenia procesów uczenia maszynowego (np. w modelach dyfuzyjnych). Jeśli AI zaprojektuje chip, który „lubi” szum, bariera energetyczna zniknie, bo procesor będzie mógł działać na bardzo niskich napięciach, gdzie szum jest duży.
Podsumowanie: Wyścig z czasem
W 2026 roku mamy do czynienia z wyścigiem:
Czy AI zdąży wymyślić i zaprojektować nową generację fizycznego sprzętu, zanim obecne centra danych zużyją całą dostępną energię elektryczną?
To właśnie dlatego RSI (Recursive Self-Improvement) w 2027 roku przeniesie się ze sfery „poprawiania kodu w Pythonie” do sfery „projektowania masek litograficznych dla fabryk TSMC”.
