Нейросеть выбирает идеальную квантовую теорию

Команда исследователей из Мюнхена и США научила искусственные нейронные сети анализировать квантовые системы. Для некоторых явлений в квантовой физике существует несколько конкурирующих теорий. Искусственные нейронные сети могут обнаруживать изменения в ткани на рентгенологических изображениях. В настоящее время физики используют этот метод для анализа изображений квантовых систем многих тел и выясняют, какая теория лучше всего описывает наблюдаемые явления. Согласно данным экспертов, до сих пор неизвестно, почему электрическое сопротивление высокотемпературных сверхпроводников падает до нуля при температуре около -200 градусов Цельсия. Для понимания таких необычных состояний вещества были разработаны различные теоретические модели. Но насколько хорошо они отражают реальность, можно понять, проанализировав данные снимков с квантовых симуляторов. Исследовательская группа из Мюнхенского технического университета и Гарвардского университета успешно обучила искусственный интеллект различать две конкурирующие квантовые теории подобно тому, как алгоритмы различают кошек или собак на изображениях. Изображения конфигураций каждой квантовой теории поступают в нейронную сеть, после чего параметры сети оптимизируются, чтобы дать каждому изображению правильную метку. После фазы обучения с теоретическими данными нейронная сеть должна была применить полученные знания и присвоить снимки квантовых симуляторов одной или другой теории. Таким образом, сеть выбирает теорию, которая является более эффективной. Фото: Annabelle Bohrdt and Christoph Hohmann/MCQST