Slimme algoritmes kunnen helpen een van de grootste mysteries uit de natuurkunde op te lossen
Natuurkundigen breken al decennia hun hoofd over glas. Glas gedraagt zich als een vaste stof, maar op atoomniveau heeft het de kenmerken van een vloeistof. In 2021 worden zij geholpen door slimme algoritmes.
De ruiten van je huis herbergen één van de diepste mysteries in het universum. Glas heeft namelijk een gespleten persoonlijkheid: het gedraagt zich als een harde vaste stof, maar het heeft de atomaire structuur van een vloeistof.
Misschien denk je nu: wat maakt dat uit? Nou, daarmee lukt het glas om twee ogenschijnlijk onverenigbare eigenschappen te verenigen – vloeistof én niet-vloeistof. De slimste natuurkundigen van de wereld breken hun hoofd er al decennia over: hoe kan dit?
En die vraag is niet alleen interessant voor theoretische fysici. Een beter begrip van glas kan leiden tot duurzamere plastics, snellere computerchips en sterkere smartphoneschermen, maar ook tot nieuwe inzichten in ziektes als astma en kanker. Jazeker, zelfs levende cellen vertonen veel kenmerken van glas, en het kraken van het glasmysterie zou daarom ook gevolgen kunnen hebben voor onze gezondheid.
Kennis over het verleden biedt hoop voor de toekomst: de natuurkunde heeft wel vaker grote problemen getrotseerd. Zo wist de Nederlandse Nobelprijswinnaar Martinus Veltman (1931-2021), samen met Gerard ’t Hooft (1946), een doorbraak in de elementairedeeltjesfysica te forceren door met een computer hardnekkige problemen ‘gewoon’ uit te rekenen.
Ook binnen de materiaalkunde vervulde de computer een onmisbare rol in het oplossen van voorheen onoplosbare vraagstukken. Inmiddels zijn computersimulaties niet meer weg te denken uit de wetenschap, en hebben ze vele nieuwe inzichten opgeleverd. Kortom, een nieuwe aanpak doet soms wonderen.
In 2021 gaan we het glasmysterie dieper doorgronden dan ooit
We staan nu aan de vooravond van een nieuwe revolutie in de fysica, ditmaal ontketend door machinelearning. De ontwikkeling van deze slimme computeralgoritmes, gecombineerd met de enorme rekenkracht van moderne computers, biedt anno 2021 ongekende mogelijkheden voor nieuw wetenschappelijk onderzoek. In het bijzonder kan machinelearning ons helpen om ‘verborgen’ patronen in datasets te ontdekken – patronen die we met het blote oog niet kunnen zien. En misschien kan het ons wel helpen met het glasmysterie.
Waarom ik daar hoopvol over ben? We weten uit de theoretische natuurkunde dat er ‘iets’ bijzonders moet zitten in de atomaire structuur van glas. De menselijke intuïtie faalt weliswaar al decennialang in het identificeren van dat ‘iets’, maar slimme algoritmes kunnen ons hopelijk wél vertellen waar we moeten gaan zoeken.
In de toekomst kunnen we zulke computer-gedreven inzichten gaan gebruiken om onze theorieën van glas te verbeteren en verfijnen, net zoals de inzet van numerieke computersimulaties in de vorige eeuw onze theoretische kennis van de materiaalkunde in een stroomversnelling heeft gebracht.
Met de nieuwe combinatie van kunstmatige en menselijke intelligentie, en de ongekende rekenkracht van nu, wordt het hopelijk mogelijk om het glasprobleem – net zoals Martinus Veltman deed voor de deeltjesfysica – ook ‘gewoon’ uit te rekenen. In 2021 gaan we het glasmysterie dieper doorgronden dan ooit.
Dit artikel is mede tot stand gekomen door inspirerende discussies met Henk Lekkerkerker, emeritus hoogleraar Fysische Chemie aan de Universiteit van Utrecht.
Lees ook:
Komt een land bij de dokter
Michelle van TongerlooAls straatarts ziet Michelle van Tongerloo dagelijks hoe ingewikkeld helpen is geworden. In haar boek Komt een land bij de dokter laat ze zien hoe het beter kan.
