Vedcov už dlhé desaťročia mätie takzvaný problém troch telies, ktorý vyplýva z Newtonových zákonov. Tento problém popisuje náročnosť predpovedania pohybu sústavy troch telies, ktoré sa navzájom gravitačne ovplyvňujú. Ako však informuje Science Alert, tím vedcov prišiel s neuveriteľným množstvom nových riešení tohto problému – až vyše 12 000.

Riešenie na dosah

V približovaní sa k riešeniu tohto komplikovanému problému pomáhali ako špičkové superpočítače, tak aj základná forme umelej inteligencie v podobe strojového učenia. Doteraz však nebol pokrok ani zďaleka tak veľký, ako sa podarilo predviesť bulharským vedcom. V novej štúdii totiž vysvetľujú, že sa im podarilo nájsť až neuveriteľných 12 409 orbitálnych vzorcov v systémoch troch telies.

Tieto riešenia sa týkajú systémov, kde majú všetky tri telesá rovnakú hmotnosť a ako objasňujú experti, univerzálne riešenie problému troch telies sa stále nájsť nepodarilo – ani v tomto prípade. Problémom je, že sa tieto riešenia týkajú systémov, ktorých objekty sú na začiatku stacionárne a následne začali padať do svojich zón gravitačného vplyvu. V praxi sú takéto riešenia problému troch telies v podstate nepoužiteľné, avšak môžu pomôcť v ďalšom výskume a posunu vpred.

freepik

Autori štúdie dodávajú, že môžu byť tieto riešenia neskôr použité aj v praxi, avšak zatiaľ sa ich využitie nenašlo. Dodávajú zároveň, že majú tieto systémy dlhodobú tendenciu kolabovať a vytvárať systém dvoch telies po tom, čo sa zve z nich zrazia a vytvoria jedno samostatné teleso. Často dochádza aj k vyvrhnutiu tretieho telesa zo systému.

Teoretická zábava

Vedci priznávajú, že je hľadanie týchto riešení v dnešnej dobe najmä teoretickou „zábavou“, ktorej potenciál zatiaľ nie je úplne známe. Zdá sa, že v budúcnosti bude ľudstvo podrobné riešenie týchto systémov potrebovať, avšak zatiaľ si odborníci nevedia predstaviť, ako bude praktické využitie vyzerať a či sa ho vôbec dočkáme v blízkej budúcnosti.

Neurónové siete sú zásadnou pomocou vďaka svojej neuveriteľnej rýchlosti. V niektorých prípadoch sú tieto systémy až 100 000 000-krát rýchlejšie, ako doterajšie metódy.