Cameron Merritt
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Colpisci una massa di atomi super raffreddati con un campo magnetico e vedrai "fuochi d'artificio quantistici" - getti di atomi che sparano in direzioni apparentemente casuali.
I ricercatori lo hanno scoperto nel 2017 e sospettavano che potesse esserci uno schema in quei fuochi d'artificio. Ma non potevano individuarlo da soli. Quindi, hanno affidato il problema a un computer addestrato alla corrispondenza dei modelli, che è stato in grado di individuare ciò che non potevano: una forma, dipinta dai fuochi d'artificio nel tempo, in un'esplosione dopo un'esplosione di getto atomico. Quella forma? Una piccola tartaruga funky.
I risultati, pubblicati come rapporto il 1 ° febbraio sulla rivista Science, sono tra i primi grandi esempi di scienziati che utilizzano l'apprendimento automatico per risolvere problemi di fisica quantistica. La gente dovrebbe aspettarsi di vedere più assist digitali di questo tipo, hanno scritto i ricercatori, poiché gli esperimenti di fisica quantistica coinvolgono sempre più sistemi troppo grandi e complessi per essere analizzati usando solo le capacità cerebrali. [I 18 più grandi misteri irrisolti in fisica]
Ecco perché era necessario l'aiuto informatizzato:
Per creare i fuochi d'artificio, i ricercatori hanno iniziato con uno stato della materia chiamato condensato di Bose-Einstein. Questo è un gruppo di atomi portati a temperature così vicine allo zero assoluto che si aggregano e iniziano a comportarsi come un superatomo, esibendo effetti quantistici su scale relativamente grandi.
Ogni volta che un campo magnetico colpisce la condensa, una manciata di getti atomici sparano via da essa, in direzioni apparentemente casuali. I ricercatori hanno realizzato immagini dei getti, individuando la posizione degli atomi nello spazio. Ma anche molte di quelle immagini sovrapposte l'una sull'altra non hanno rivelato alcuna ovvia rima o ragione per il comportamento degli atomi.
tramite Gfycat
Quello che il computer ha visto che gli esseri umani non potevano vedere era che se quelle immagini fossero state ruotate per sedersi l'una sull'altra, ne sarebbe emersa un'immagine chiara. Gli atomi in media tendevano a scagliarsi via dai fuochi d'artificio in una delle sei direzioni l'una rispetto all'altra durante ogni esplosione. Il risultato è stato che un numero sufficiente di immagini, ruotate e stratificate nel modo giusto, ha rivelato quattro "gambe" perpendicolari tra loro, oltre a una "testa" più lunga tra due delle gambe abbinata a una "coda" tra le altre due . Il resto degli atomi era distribuito abbastanza uniformemente su tre anelli, che costituivano il guscio della tartaruga.
Questo non era ovvio per gli osservatori umani perché la direzione in cui la "tartaruga" era orientata durante ogni esplosione era casuale. E ogni esplosione costituiva solo pochi pezzi dell'intero puzzle a forma di tartaruga. Ci è voluta l'infinita pazienza di un computer per setacciare dati disordinati per capire come disporre tutte le immagini in modo tale che la tartaruga emergesse.
Questo tipo di metodo - liberare le capacità di riconoscimento dei pattern di un computer su un grande e disordinato set di dati - è stato efficace negli sforzi che vanno dall'interpretazione dei pensieri che passano attraverso il cervello umano all'individuazione di esopianeti in orbita attorno a stelle lontane. Non significa che i computer stiano superando gli umani; le persone devono ancora addestrare le macchine a notare i modelli ei computer non capiscono in modo significativo ciò che stanno vedendo. Ma l'approccio è uno strumento sempre più diffuso nel kit di strumenti scientifici che è stato ora applicato alla fisica quantistica.
Naturalmente, una volta che il computer ha ottenuto questo risultato, i ricercatori hanno verificato il suo lavoro, utilizzando alcune tecniche antiquate di ricerca di modelli già comuni nella fisica quantistica. E una volta che hanno saputo cosa cercare, i ricercatori hanno ritrovato la tartaruga, anche senza l'aiuto del computer.
Nessuna di queste ricerche spiega ancora perché i fuochi d'artificio, nel tempo, mostrano la forma di una tartaruga, hanno sottolineato i ricercatori. E questo non è il tipo di domanda a cui l'apprendimento automatico è adatto a rispondere.
"Riconoscere uno schema è sempre il primo passo nella scienza, quindi questo tipo di apprendimento automatico potrebbe identificare relazioni e caratteristiche nascoste, soprattutto quando ci spostiamo per cercare di comprendere i sistemi con un gran numero di particelle", l'autore principale Cheng Chin, un fisico di l'Università di Chicago, ha detto in una dichiarazione.
Il prossimo passo per capire perché quei fuochi d'artificio creano uno schema a forma di tartaruga probabilmente richiederà molto meno apprendimento automatico e molta più intuizione umana.
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