OpenAI matematikada, kompyuter fanlarida va fizikada uchta katta kashfiyotni e'lon qildi. Kompaniya bu borada akademiklar bilan hamkorlik qilishning yangi usulini taqdim etdi.
OpenAI matematikada va kompyuter fanlarida uchta katta kashfiyotni e'lon qildi. Bu kashfiyotlar OpenAIning AI modellarining ilmiy tadqiqotlarga qanday hissa qo'shishi mumkinligini ko'rsatadi.
Birinchi kashfiyot matematikada bo'lib, bu yerda AI modeli Yevklid to'lqin tenglamasining mahalliy yalanglashuvini isbotlagan. Bu isbot Sogge mahalliy yalanglashuvini har qanday bo'lmaganda ikki o'lchovli fazoda to'lqinlar uchun o'rnatadi. Bundan tashqari, bu Kakeya maksimal va o'lchov taxminlarini, Steinning sferik cheklovlarni ham o'rnatadi.
Ikkinchi kashfiyot kompyuter fanlarida bo'lib, bu yerda AI modeli eksponensial vaqt taxminining noto'g'riligini isbotlagan. Bu taxmin 3-SAT uchun noto'g'ri ekanligini ko'rsatadi. Bu ishni tekshirish va tushuntirish uchun Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi va Ryan Williams rahbarligidagi mustaqil guruh tuzilgan.
Fizikada OpenAIning kashfiyoti kvant maydon nazariyasi sohasida bo'lib, bu yerda AI modeli o'zaro ta'sir qiluvchi kvant maydon nazariyasining mavjudligini isbotlagan. Bu nazariya kvant xromodinamikasini (QCD) va zarrachalar fizikasi standart modelining birlashtirilgan yakunini o'z ichiga oladi.
Bu kashfiyotni tekshirish va tushuntirish uchun David Gross rahbarligidagi guruh tuzilgan. Guruhga Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov va Nikita Nekrasov kiradi.
OpenAI bu borada akademiklar bilan hamkorlik qilishning yangi usulini taqdim etdi. Kompaniya bu kashfiyotlarni GitHubga joylashtirdi va ularga oid ma'lumotlarni ochiq qildi.
OpenAIning AGMAI paneli matematik maslahatchilari bu borada bir nechta muammolarni ko'rsatdilar. Ular AI kompaniyalariga biror guruhga birinchi navbatda natijalarni berishni tavsiya qilmaydilar. Bu borada tengsizlik, qarzga olingan shon-shuhrat va tanlovda qarama-qarshiliklar muammolarini keltirib chiqarishi mumkin.
AGMAI paneli AI laboratoriyalari natijalarni ilmiy ommaviy axborot vositalarida, Lean-formalizatsiyalangan isbotlar, qanday holda muammolar tanlanganligi haqida ma'lumotlar, natijalarni tushunish uchun ishlagan odamlarni moliyalashtirish va boshqa ma'lumotlar bilan birga e'lon qilishni tavsiya qiladi.
OpenAI bu kashfiyotlarni GitHubga joylashtirdi va ularga oid ma'lumotlarni ochiq qildi. Bu borada akademiklar va tadqiqotchilar bu natijalarni tekshirish va tushuntirishlari mumkin.
Matematika sohasida bu kashfiyot NYU professor Hong Wangning Kakeya taxminini uch o'lchovli fazoda hal qilganidan keyingi muhim qadamdir. OpenAIning AI modeli bu taxminni har qanday o'lchovda hal qildi.
Kompyuter fanlarida bu kashfiyot eksponensial vaqt taxminining noto'g'riligini isbotladi. Bu taxmin 3-SAT uchun noto'g'ri ekanligini ko'rsatadi. Bu ishni tekshirish va tushuntirish uchun Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi va Ryan Williams rahbarligidagi mustaqil guruh tuzilgan.
Motor imagery — bu tana harakatlarini tasavvur qilish orqali muskul quvvatini oshirish va sportchi sifatini yaxshilash usuli. Ilmiy tadqiqotlar shuni koʻrsatadiki, tasavvuriy mashqlar aslida fizik mashqlarni qoplashga qodir.
Shimoliy-G'arbiy Universitet fiziklari antimateriya zarrasi bo'lgan pozitronni uch oy davomida ushlab turishdi. Bu tajriba kvant holatlarini aniq nazorat qilish imkonini berdi.
Sheffield universiteti olimlari qadimgi Rimning ikki rangli Lycurgus stakanini nanokristallar yordamida qayta tiklab, antik texnologiyaning sirlarini ochdilar.
AQShda tengsizlik yanada kuchaymoqda. 2026-yilgi saylovlarda eng muhim mavzu bo'lgan narxlar, aslida, tengsizlikka qarshi norozilikning ifodasi. Yangi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, eng boy odamlar o'zlarining boyligini ko'paytirmoqda.