Запустіть масу переохолоджених атомів з магнітним полем, і ви побачите «квантовий феєрверк» - струмені атомів, що стріляють у, мабуть, випадкових напрямках.
Дослідники виявили це ще в 2017 році, і вони підозрювали, що в цих феєрверках може бути зразок. Але вони не змогли це помітити самостійно. Отже, вони перенесли цю проблему на комп'ютер, навчений зіставленням зразків, який зміг помітити те, що вони не могли: форму, пофарбовану феєрверками з часом, під час вибуху після атомного струменя. Та форма? Весела маленька черепаха.
Результати, опубліковані як звіт 1 лютого в журналі Science, є одними з перших основних прикладів вчених, які використовують машинне навчання для вирішення проблем квантової фізики. Люди повинні сподіватися побачити більше подібних цифрових передач, писали дослідники, оскільки експерименти з квантовою фізикою все частіше включають системи, занадто великі та складні для аналізу, використовуючи лише мозкові сили.
Ось чому необхідна комп'ютерна допомога:
Щоб створити феєрверки, дослідники почали зі стану речовини, який називався конденсатом Бозе-Ейнштейна. Це група атомів, доведена до температури, настільки близької до абсолютного нуля, що вони збиваються і починають поводитись як один суператом, виявляючи квантові ефекти у відносно великих масштабах.
Кожного разу, коли магнітне поле ударяло конденсат, жменька атомних струменів відстрілювалась би від нього, мабуть, у випадкових напрямках. Дослідники зробили зображення струменів, визначаючи положення атомів у просторі. Але навіть багато з цих зображень, накладених один на одного, не виявили явної рими чи причини поведінки атомів.
через Gfycat
Що комп'ютер бачив, що люди не могли, це те, що якщо ці зображення обертаються, щоб сидіти один над одним, вийшла чітка картина. Атоми в середньому, як правило, відкидалися від феєрверків в одному з шести напрямків один щодо одного під час кожного вибуху. Результат полягав у тому, що достатньо зображень, повернутих і розкладених правильним способом, виявило чотири "ноги" під прямим кутом одна до одної, а також довшу "голову" між двома ногами, зіставленими з "хвостом" між двома іншими . Решта атомів були досить рівномірно розподілені по трьох кільцях, які складали панцир черепахи.
Це не було очевидно для людських спостерігачів, оскільки напрямок, в якому орієнтувалася «черепаха» під час кожного вибуху, був випадковим. І кожен вибух складав лише кілька фрагментів загальної головоломки у формі черепахи. Потрібно було нескінченне терпіння комп'ютера, щоб просіяти безладні дані, щоб розібратися, як упорядкувати всі зображення таким чином, щоб вийшла черепаха.
Такий метод - перетворюючи здібності розпізнавання образів комп'ютера на великий безладний набір даних - був ефективним у зусиллях, починаючи від інтерпретації думок, що проходять через людський мозок, до виявлення екзопланет, що обходять далекі зірки. Це не означає, що комп’ютери випереджають людей; людям все ще доводиться навчати машини помічати закономірності, а комп’ютери ні в якому разі не розуміють, що вони бачать. Але цей підхід є все більш поширеним інструментом у науковому наборі інструментів, який зараз застосовується у квантовій фізиці.
Звичайно, як тільки комп’ютер виявив цей результат, дослідники перевірили його роботу, використовуючи деякі старомодні методи полювання на візерунки, вже поширені в квантовій фізиці. І як тільки вони знали, що шукати, дослідники знову знайшли черепаху, навіть без допомоги комп’ютера.
Жодне з цих досліджень поки не пояснює, чому феєрверки з часом демонструють форму черепах, зазначають дослідники. І це не таке питання, на яке машинне навчання добре підходить для відповіді.
"Розпізнавання шаблону - це завжди перший крок у науці, тому цей тип машинного навчання може виявити приховані взаємозв'язки та особливості, особливо, коли ми намагаємося зрозуміти системи з великою кількістю частинок", - головний автор Чен Чін, фізик Чиказький університет, йдеться у повідомленні.
Наступний крок у з'ясуванні, чому ці феєрверки роблять черепашки, швидше за все, передбачає набагато менше машинного навчання та набагато більше людської інтуїції.
