Kuantum birçok beden fiziğindeki bazı fenomenler için, birçok rakip teori mevcuttur. Ancak bunlardan hangisi en iyi kuantum fenomenini tanımlar? Münih Teknik Üniversitesi'nden (TUM) ve ABD'deki Harvard Üniversitesi'nden bir araştırmacılar ekibi, kuantum sistemlerinin görüntü analizi için yapay sinir ağlarını başarıyla kullandı.
Bu bir köpek mi yoksa kedi mi? Böyle bir sınıflandırma, makine öğrenmenin temel bir örneğidir: Yapay sinir ağları, belirli nesnelerin karakteristiği olan kalıpları arayarak görüntüleri analiz etmek için eğitilebilir. Sistem bu tür kalıpları öğrenmişse, herhangi bir resimdeki köpekleri veya kedileri tanıyabilir.
Aynı prensibi kullanarak, sinir ağları radyolojik görüntülerde dokudaki değişiklikleri tespit edebilir. Fizikçiler şimdi kuantum çok-vücutlu sistemlerin görüntülerini (anlık görüntüler denilen) analiz etmek için kullanıyor ve hangi teorinin gözlemlenen olayları en iyi tanımladığını buluyorlar.
Kuantum olasılık dünyası
Katı madde ve sıvıları inceleyen yoğun madde fiziğinde bazı olaylar gizemde kalmıştır. Örneğin, şu ana kadar yüksek sıcaklıktaki süper iletkenlerin elektriksel direncinin neden -200 derece santigrat sıcaklıkta sıfıra düştüğü belirsizdir.
Maddenin bu olağanüstü durumlarını anlamak zordur: yüksek sıcaklıktaki süper iletkenlerin fiziğini incelemek için ultra kodlu lityum atomlarına dayanan kuantum simülatörleri geliştirilmiştir. Farklı konfigürasyonlarda aynı anda var olan kuantum sisteminin anlık görüntülerini çekiyorlar – fizikçiler bir süperpozisyondan bahsediyorlar. Kuantum sisteminin her bir görüntüsü, kuantum mekanik olasılığına göre özel bir konfigürasyon verir.
Bu tür kuantum sistemlerini anlamak için çeşitli teorik modeller geliştirilmiştir. Fakat gerçekliği ne kadar iyi yansıtıyorlar? Resim verilerini analiz ederek soru cevaplanabilir.
Yapay sinir ağları kuantum dünyasını araştırıyor
Bu amaçla, Münih Teknik Üniversitesi ve Harvard Üniversitesi'ndeki bir araştırma ekibi, başarılı bir şekilde makine öğrenimini kullandı: Araştırmacılar, rekabet eden iki teori arasında ayrım yapmak için yapay bir sinir ağı eğitti.
TUM'da doktora öğrencisi olan Annabelle Bohrdt, “Resimlerdeki kedilerin veya köpeklerin tespitine benzer şekilde, her kuantum teorisindeki konfigürasyonların görüntüleri sinir ağına besleniyor” diyor. "Ağ parametreleri daha sonra her görüntüye doğru etiketi verecek şekilde optimize edilmiştir – bu durumda, sadece kedi veya köpek yerine teori A veya teoridir."
Teorik verilerle yapılan eğitim aşamasından sonra, sinir ağı öğrendiklerini uygulamak ve kuantum simülatörlerinden A veya B teorisine anlık görüntüler atamak zorundaydı.
Gelecekte, araştırmacılar bu yeni yöntemi birkaç teorik tanımlamanın doğruluğunu değerlendirmek için kullanmayı planlıyorlar. Amaç, kayıpsız elektrik enerjisi iletimi ve verimli manyetik rezonans görüntülemenin sadece iki örnek olmasıyla, birçok önemli uygulamaya sahip olan yüksek sıcaklık süper iletkenliğinin temel fiziksel etkilerini anlamaktır.
Yapay sinir ağları ile kuantum sistemlerinin simülasyonu
Annabelle Bohrdt ve diğerleri, Doped Hubbard modelinin anlık görüntülerini makine öğrenmesiyle sınıflandırma, Doğa Fiziği (2019). DOI: 10.1038 / s41567-019-0565-x
alıntı:
Mükemmel kuantum teorisi hangisidir? (2019, 12 Temmuz)
12 Temmuz 2019 tarihinde alındı
https://phys.org/news/2019-07-quantum-theory.html adresinden
Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amacıyla yapılan herhangi bir dürüst işlem dışında,
Bölüm, yazılı izin olmadan çoğaltılabilir. İçerik sadece bilgi amaçlıdır.