گوگل کے جیمنی 4 آرگن نے محققین کو ریاضی کے عین مطابق حل بڑھانے میں مدد کی ہے جو تجرباتی فیوژن ری ایکٹرز کے اندر مقناطیسی شعبوں کو بیان کرتے ہیں - وہ کام جو نتائج پر استوار ہوتا ہے، جو اس سال کے شروع میں، 59 سال سے قائم قیاس کے خلاف تھا۔ TechRadar نے پیر کو اس پیشرفت کی اطلاع دی، اس کا سراغ لگاتے ہوئے ایک مقالے سے جو محققین نے arXiv کے ذریعے شائع کیا ہے۔

کامیابی اس ریاضی سے متعلق ہے جو ماڈل بنانے کے لیے استعمال کی جاتی ہے کہ کس طرح مقناطیسی میدان فیوژن ڈیوائسز میں سپر ہیٹڈ پلازما پر مشتمل ہوتے ہیں۔ یہ کوئی ایسی پیش رفت نہیں ہے جو بجلی پیدا کرتی ہے یا تجارتی فیوژن کو اپنے طور پر قریب لے جاتی ہے — لیکن یہ پلازما طبیعیات دانوں کو وہ چیز فراہم کرتی ہے جس کی ان کے پاس 1967 سے کمی ہے: عین حل کا ایک وسیع خاندان جس کے خلاف ان کے نقلی کوڈز کی جانچ کی جا سکتی ہے۔ For more context on this story, see our ongoing AI news.

وہ قیاس جو 1967 سے کھڑا تھا۔

1967 میں، ماہر طبیعیات ہیرالڈ گراڈ نے تین جہتی مقناطیسی شعبوں میں توازن کو کنٹرول کرنے والے ریاضیاتی حالات کے بارے میں ایک قیاس تجویز کیا - بالکل وہی ترتیب جو مقناطیسی قید فیوژن سے متعلق ہے۔

اس قیاس نے شکل دی کہ محققین نے کئی دہائیوں سے پلازما کنفیگریشن کے بارے میں کیسے سوچا۔ مقناطیسی قید فیوژن انتہائی گرم، برقی چارج شدہ گیس پر مشتمل طاقتور فیلڈز کا استعمال کرتا ہے، اس سے پہلے کہ ایٹم نیوکلی انرجی کو اکٹھا کر کے خارج کر سکے اسے فرار ہونے سے روکتا ہے۔ سائنس دانوں کو ان شعبوں کے درست ریاضیاتی ماڈلز کی ضرورت ہوتی ہے کیونکہ نقالی ان کو پلازما کے رویے اور ڈیزائن کی ترتیب کو سمجھنے میں مدد کرتی ہیں جو قید کو برقرار رکھنے کے قابل ہیں۔

درست حل کرنے کی وجہ عملی ہے: مقناطیسی قید کے کمپیوٹر سمیلیشنز تقریباً ہیں، اور یہ جاننے کے لیے کہ آیا یہ قربتیں قابل اعتبار ہیں، ماہرینِ طبیعیات کو عین ریاضیاتی صورتوں کی ضرورت ہے جن کی خصوصیات معلوم ہیں — ایسے سافٹ ویئر کی جانچ کے لیے حوالہ مثالیں جو مقناطیسی قید کو ماڈل بناتا ہے، بجائے اس کے کہ مکمل طور پر تقریباً پر انحصار کریں۔ 59 سالوں سے، دستیاب حل والے خاندان گراڈ کے قیاس کی وجہ سے مجبور تھے۔

یہ ستمبر 2026 میں بدل گیا، جب یونیورسٹی آف میری لینڈ کے محقق میٹ لینڈریمین نے درست حل شائع کیے جو قیاس کے خلاف تھے۔ TechRadar کے مطابق، اس سے پہلے کا کام OpenAI کے GPT-6 Astra Pro کی مدد سے تیار کیا گیا تھا - ایک فرنٹیئر AI ماڈل کے پہلے ہائی پروفائل کیسز میں سے ایک جس نے پلازما فزکس میں ایک طویل عرصے سے جاری دعوے کو مسترد کر دیا۔

جیمنی 4 آرگن کے ساتھ حل فیملی کو بڑھانا

لینڈریمین کے حل ایک حد کے ساتھ آئے: دونوں پرانے اور نئے خاندانوں نے ایک خاص ہندسی ہم آہنگی کا اشتراک کیا، جس سے محققین کو ان ترتیبوں کی قطعی مثالوں کے بغیر چھوڑ دیا گیا جن میں اس کی کمی ہے۔

Opal Issan، Jonathan Citrin، Mat Landreman، اور Brendan Tracey کی طرف سے اس کے بعد کا مطالعہ اس پابندی کو ہٹانے کے لیے نکلا۔ محققین نے Google کے Antigravity ماحول کے ذریعے Gemini 4 Argon کا استعمال کیا، جہاں ایک سے زیادہ AI ایجنٹوں نے Landreman کے پہلے نتائج کو تلاش کیا اور ان کو بڑھانے کے طریقوں کی چھان بین کی۔

رپورٹ کے مطابق، ایجنٹوں نے لینڈریمین کے حل سے توازن کی پابندی کو ختم کرنے کے طریقے تلاش کیے جس سے ایک ایسا پیرامیٹر متعارف کرایا گیا جو ہم آہنگی کو توڑتا ہے، نئی مقناطیسی کنفیگریشن تیار کر کے محققین اس کی تصدیق کر سکتے ہیں۔ ایجنٹوں کے اپنی تحقیقات شروع کرنے کے چند گھنٹوں کے اندر ریاضیاتی امیدواروں کا ظہور ہوا - تلاش کے عمل کا ایک ڈرامائی کمپریشن جس کے لیے عام طور پر ہاتھوں کی گنتی کے ہفتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔

AI کا کردار تلاش کو مختصر کرنا تھا، سائنس کی جگہ لینا نہیں۔ محققین کو ابھی بھی مشتقات کی جانچ کرنی تھی، اس بات کی تصدیق کرنی تھی کہ مجوزہ حل ریاضی کے لحاظ سے مطابقت رکھتے تھے، اور کمپیوٹیشنل تصدیق چلاتے تھے۔ تحقیقی مخطوطہ کے کچھ حصوں کی تیاری میں بھی AI کی مدد استعمال کی گئی، مصنفین نے شائع شدہ کام کی ذمہ داری برقرار رکھی۔

نئے حل کس کے لیے اچھے ہیں۔

نتیجے کی تشکیلات محققین کو کمپیوٹر پروگراموں کی جانچ پڑتال کے لیے اضافی حوالہ کیس فراہم کرتی ہیں جو پیچیدہ تین جہتی انتظامات میں مقناطیسی توازن کا حساب لگاتے ہیں۔ ان کوڈز کو مقناطیسی قید برادری میں استعمال کیا جاتا ہے - اسٹیلیٹر اور ٹوکامک ریسرچ میں یکساں طور پر - اور ان کی توثیق کا انحصار اس بات پر ہے کہ کام کی یہ لائن کس طرح کے حل پیدا کرتی ہے۔

TechRadar دائرہ کار کے بارے میں واضح تھا: فوری کامیابی مقناطیسی قید کا مطالعہ کرنے والے محققین کے لیے درست ریاضیاتی حل کا ایک زیادہ وسیع مجموعہ ہے، اس بات کا ثبوت نہیں کہ AI نے جوہری فیوژن کو حل کیا ہے یا اس کی انجینئرنگ کی رکاوٹوں کو دور کیا ہے۔ فیلڈ مساوات کو حل کرنے اور پاور پلانٹ بنانے کے درمیان فاصلہ ہمیشہ کی طرح وسیع ہے۔

ایک نمونہ بن رہا ہے۔

یہ کام نتائج کے تیزی سے بڑھتے ہوئے جسم میں فٹ بیٹھتا ہے جس میں فرنٹیئر AI ماڈلز سنجیدہ ریاضی میں حصہ ڈالتے ہیں - اور جس میں حریف لیبز کے ماڈل ایک ہی مسئلے کے مختلف پہلوؤں پر ظاہر ہوتے ہیں۔ OpenAI کے ماڈل نے اصل جوابی مثالیں تیار کرنے میں مدد کی جو Grad کے قیاس سے متصادم تھیں۔ گوگل کے ماڈل نے ان نتائج کو نئے علاقے تک بڑھانے میں مدد کی۔

یہ گوگل کی طرف سے جان بوجھ کر ڈیزائن کے انتخاب کی بھی عکاسی کرتا ہے۔ Gemini 4 Argon، جو اس ماہ کے شروع میں جاری کیا گیا تھا، کو کمپنی نے سخت سائنسی مسائل پر وسیع استدلال کے لیے بنائے گئے ماڈل کے طور پر پوزیشن دی تھی، اور گوگل نے اسے Antigravity ایجنٹ ماحول کے ساتھ جوڑا بنایا ہے جہاں متعدد ایجنٹ متوازی طور پر ایک مسئلہ کام کر سکتے ہیں۔ فیوژن پیپر اس پچ کا ابتدائی، ٹھوس مظاہرہ ہے جو عملی طور پر کام کرنے والے طبیعیات دان استعمال کر رہے ہیں۔

پلازما فزکس کمیونٹی کے لیے، عملی ادائیگی فوری طور پر پہنچ جاتی ہے: نقلی سافٹ ویئر کی توثیق کرنے کے لیے مزید درست معاملات۔ AI صنعت کے لیے، یہ اس بحث میں ایک اور ڈیٹا پوائنٹ ہے کہ آیا فرنٹیئر ماڈل سائنسی دریافت کے حقیقی اوزار بن رہے ہیں - ایک ایسا سوال جو تیزی سے خود ہی جواب دیتا ہے، ایک وقت میں ایک قیاس۔

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →