Sušlapinkite atvėsintų atomų masę su magnetiniu lauku ir pamatysite „kvantinius fejerverkus“ - atomų purkštukus, šaunančius akivaizdžiai atsitiktinėmis kryptimis.
Tyrėjai tai atrado dar 2017 m., Ir jie įtarė, kad tuose fejerverkuose gali būti pavyzdys. Bet jie negalėjo to pastebėti patys. Taigi jie perdavė problemą kompiuteriui, išmokytam suderinti modelius, kurie sugebėjo pastebėti tai, ko negalėjo: formą, kurią laikui bėgant nutapė fejerverkai ir kuri sprogo po atominės srovės. Ta forma? Linksmas mažas vėžlys.
Rezultatai, paskelbti kaip ataskaita vasario 1 d. Žurnale „Science“, yra vieni iš pirmųjų pagrindinių pavyzdžių, kai mokslininkai naudoja mašinų mokymąsi kvantinės fizikos problemoms spręsti. Mokslininkai rašė, kad žmonės turėtų tikėtis sulaukti daugiau tokio tipo skaitmeninių pagalbininkų, nes kvantinės fizikos eksperimentuose vis dažniau naudojamos sistemos, kurios yra per didelės ir sudėtingos, kad būtų galima analizuoti naudojant tik smegenų jėgą.
Štai kodėl kompiuterinė pagalba buvo būtina:
Norėdami sukurti fejerverkus, tyrėjai pradėjo medžiagą, vadinamą Bose-Einšteino kondensatu. Tai grupė atomų, kurių temperatūra pasiekiama taip arti absoliučios nulio, kad jie susilieja ir pradeda elgtis kaip vienas superatomas, išreikšdami kvantinius efektus santykinai didelėmis skalėmis.
Kiekvieną kartą, kai magnetinis laukas trenkėsi į kondensatą, saujelė atominių purkštukų iš jo šaudytų akivaizdžiai atsitiktinėmis kryptimis. Tyrėjai padarė purkštukų vaizdus, tiksliai nurodydami atomų padėtį erdvėje. Bet net daugybė tų paveikslėlių, išdėstytų vienas ant kito, neatskleidė jokios aiškios atomų elgesio rimties ar priežasties.
per Gfycat
Kompiuteris pamatė, kad žmonės negalėjo to padaryti. Jei šie vaizdai buvo pasukti sėdėti vienas ant kito, susidarė aiškus vaizdas. Atomai vidutiniškai kiekvieno sprogimo metu buvo linkę išsisukti iš fejerverkų viena iš šešių krypčių. Rezultatas buvo tas, kad pakankamai vaizdų, tinkamai pasuktų ir sluoksnių, išryškėdavo keturios „kojos“ stačiu kampu viena kitai, taip pat ilgesnė „galva“ tarp dviejų kojų, suderinta su „uodega“ tarp kitų dviejų . Likę atomai buvo gana tolygiai pasiskirstę per tris žiedus, kurie sudarė vėžlio apvalkalą.
Žmonių stebėtojams tai nebuvo akivaizdu, nes „vėžlio“ kryptis kiekvieno sprogimo metu buvo atsitiktinė. Kiekvienas sprogimas sudarė tik keletą vėžlio formos galvosūkio dalių. Norėdami išsiaiškinti nepatogius duomenis, kompiuteriui prireikė begalinės kantrybės, kad sugalvotumėte, kaip išdėstyti visus vaizdus taip, kad atsirastų vėžlys.
Šis metodas - kompiuterio modelio atpažinimo sugebėjimų paleidimas dideliame, netvarkingame duomenų rinkinyje - buvo efektyvus stengiantis nuo minties, einančios per žmogaus smegenis, interpretacijos iki egzoplanetų taškymo aplink orbitos tolimas žvaigždes. Tai nereiškia, kad kompiuteriai pranoksta žmones; žmonės vis tiek turi mokyti mašinas, kad pastebėtų modelius, o kompiuteriai niekaip nesupranta, ką mato. Tačiau šis požiūris yra vis plačiau paplitęs įrankis mokslo įrankių rinkinyje, kuris dabar buvo pritaikytas kvantinėje fizikoje.
Žinoma, kai tik kompiuteris nustatė šį rezultatą, tyrėjai patikrino jo darbą, naudodamiesi kai kuriais senamadiškais modelių medžioklės būdais, jau įprastais kvantinėje fizikoje. Ir kai jie žinojo, ko ieškoti, tyrėjai vėl rado vėžlį, net neturėdami kompiuterio pagalbos.
Nė vienas iš šių tyrimų kol kas nepaaiškina, kodėl fejerverkai laikui bėgant turi vėžlio formą, nurodė tyrėjai. Ir tai nėra tas klausimas, į kurį mašinų mokymasis yra tinkamas atsakyti.
„Šablono atpažinimas visada yra pirmas mokslo žingsnis, todėl tokio tipo mašininis mokymasis galėtų nustatyti paslėptus ryšius ir ypatybes, ypač kai mes stengiamės suprasti sistemas, turinčias daugybę dalelių“, - veda autorius Chengas Chinas, fizikas iš Čikagos universitetas, sakoma pranešime.
Kitas žingsnis norint išsiaiškinti, kodėl šie fejerverkai sukuria vėžlio modelį, greičiausiai reikės daug mažiau mokytis mašinų ir daug daugiau žmogaus intuicijos.
