Исследователи используют нейронные сети для анализа снимков квантовых систем, — пишет eurekalert.org.
Исследователи используют нейронные сети для анализа
снимков квантовых систем, — пишет eurekalert.org.
Для некоторых явлений в квантовой теории систем многих частиц
существует несколько конкурирующих теорий. Но какая из них лучше
всего описывает квантовое явление? Команда исследователей из
Технического университета Мюнхена и Гарвардского университета в
США в настоящее время успешно применяет нейронные сети для
анализа изображений квантовых систем.
Это собака или кошка? Такая классификация является ярким примером
машинного обучения: искусственные нейронные сети могут обучаться
анализу изображений путем поиска закономерностей, характерных для
конкретных объектов. Если система выучила такие закономерности,
она может распознавать собак и кошек на любой картинке.
Используя тот же принцип, нейронные сети могут обнаруживать
изменения в ткани на рентгенологических изображениях. В настоящее
время физики используют метод для анализа изображений — так
называемых снимков — квантовых систем многих тел и выясняют,
какая теория лучше всего описывает наблюдаемые явления.
Квантовый мир вероятностей
Несколько явлений в физике конденсированных сред, изучающей
твердые и жидкие вещества, остаются загадочными. Например, до сих
пор неясно, почему электрическое сопротивление
высокотемпературных сверхпроводников падает до нуля при
температуре около -200 градусов Цельсия.
Понимание таких необычных состояний вещества является сложной
задачей: для изучения физики высокотемпературных сверхпроводников
были разработаны квантовые симуляторы на основе ультрахолодных
атомов лития. Они делают снимки квантовой системы, которая
существует одновременно в разных конфигурациях – в таком случае
физики говорят о суперпозиции. Каждый снимок квантовой системы
дает одну конкретную конфигурацию в соответствии с ее
квантово-механической вероятностью.
Чтобы понять такие квантовые системы, были разработаны различные
теоретические модели. Но насколько хорошо они отражают
реальность? На вопрос можно ответить, проанализировав данные
изображения.
Нейронные сети исследуют квантовый мир
С этой целью исследовательская группа в Техническом университете
Мюнхена и в Гарвардском университете успешно применила машинное
обучение: исследователи обучили искусственную нейронную сеть
различать две конкурирующие теории.
«Подобно способу обнаружения кошек или собак, изображения
конфигураций из каждой квантовой теории поступают в нейронную
сеть, — говорит Аннабель Бордт, докторант в Техническом
университете Мюнхена. — Параметры сети затем оптимизируются,
чтобы дать каждому изображению правильную метку — в данном
случае, это теория А или теория В вместо кошки или собаки».
После фазы обучения с теоретическими данными, нейронная сеть
должна применять полученные знания и присваивать снимки с
квантовых симуляторов теории А или В. Таким образом, сеть
выбирает теорию, которая является более предсказательной.
В будущем исследователи планируют использовать этот новый метод
для оценки точности нескольких теоретических описаний. Цель
состоит в том, чтобы понять основные физические эффекты
высокотемпературной сверхпроводимости, которая имеет много важных
применений, при этом передача электроэнергии без потерь и
эффективная магнитно-резонансная томография являются лишь двумя
примерами ее использования.
[Фото: eurekalert.org/]
Источник: www.eurekalert.org
