자기장으로 과냉각 원자를 대량으로 압축하면 "양자 불꽃 놀이"가 나타납니다. 원자의 제트는 분명히 임의의 방향으로 발사됩니다.
연구원들은 2017 년에 이것을 다시 발견했으며, 불꽃 놀이에 패턴이있을 것으로 의심했습니다. 그러나 그들은 스스로 그것을 발견하지 못했습니다. 그래서 그들은 패턴 매칭으로 훈련 된 컴퓨터에 문제를 넘겨주었습니다. 그것은 원자 제트 폭발 후 폭발에서 불꽃이 시간이 지남에 따라 그려진 모양을 발견 할 수 없었습니다. 그 모양? 펑키 작은 거북이.
과학 저널에 2 월 1 일 보고서로 발표 된 결과는 양자 물리 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용하는 과학자의 첫 번째 주요 사례 중 하나입니다. 양자 물리 실험에는 뇌의 힘만으로 분석하기에는 너무 크고 복잡한 시스템이 점점 더 많이 포함됨에 따라 연구원들은 이런 종류의 디지털 보조를 더 많이 볼 것으로 기대합니다.
전산화 된 도움이 필요한 이유는 다음과 같습니다.
불꽃을 만들기 위해 연구원들은 보스-아인슈타인 응축수라는 상태로 시작했습니다. 그것은 절대 영점에 가까운 온도에 도달 한 원자 그룹으로 서로 모여서 하나의 초 원자처럼 행동하기 시작하여 비교적 큰 규모에서 양자 효과를 나타냅니다.
자기장이 응축수에 부딪 힐 때마다, 소수의 원자 제트가 분명히 임의의 방향으로 발사됩니다. 연구진은 우주에서 원자의 위치를 정확히 나타내는 제트의 이미지를 만들었다. 그러나 서로 겹쳐져있는 많은 이미지조차도 원자의 행동에 대한 명백한 운율이나 이유를 밝히지 않았습니다.
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컴퓨터가 인간이 볼 수 없었던 것은 그 이미지가 서로의 위에 앉도록 회전되면 분명한 그림이 나온다는 것입니다. 평균적으로 원자들은 각각의 폭발 동안 서로에 대해 6 개의 방향 중 하나에서 불꽃으로부터 떨어져 나갔다. 그 결과 올바른 이미지로 회전하고 층을 이루는 충분한 이미지가 서로 직각으로 네 개의 "다리"를 드러냈고, 두 다리 사이의 더 긴 "머리"는 다른 두 다리 사이의 "꼬리"와 일치했습니다. . 나머지 원자들은 세 개의 고리에 걸쳐 고르게 분포되어 거북이 껍질을 구성했습니다.
이것은 폭발하는 동안 "거북이"의 방향이 무작위이기 때문에 인간 관찰자에게는 분명하지 않았습니다. 그리고 각 폭발은 전체적으로 거북이 모양의 퍼즐 조각 몇 개만 구성했습니다. 거북이 등장하도록 모든 이미지를 배열하는 방법을 알아 내기 위해 지저분한 데이터를 통해 선별하는 데 컴퓨터의 무한한 인내심이 필요했습니다.
크고 지저분한 데이터 세트에서 컴퓨터의 패턴 인식 능력을 느슨하게하는 이런 종류의 방법은 인간의 두뇌를 통과하는 생각을 해석하는 것에서부터 먼 별을 도는 외계 행성을 발견하는 것까지 다양한 노력에 효과적이었습니다. 컴퓨터가 사람을 앞지르는 것은 아닙니다. 사람들은 여전히 패턴을 알아 차리기 위해 기계를 훈련시켜야하며, 컴퓨터는 의미있는 방식으로 자신이보고있는 것을 이해하지 못합니다. 그러나이 접근 방식은 현재 양자 물리학에 적용되는 과학 도구 키트에서 점점 더 널리 사용되는 도구입니다.
물론 컴퓨터가이 결과를 얻은 후에 연구원들은 양자 물리학에서 이미 일반적인 구식 패턴 사냥 기술을 사용하여 작업을 점검했습니다. 그리고 그들이 무엇을 찾아야하는지 알게되자 연구원들은 컴퓨터의 도움 없이도 거북을 다시 발견했습니다.
이 연구 중 어느 것도 시간이 지남에 불꽃 놀이가 거북이 모양을 나타내는 이유를 설명하지 않았다. 그것은 기계 학습이 대답하기에 적합한 질문이 아닙니다.
"패턴 인식은 항상 과학의 첫 번째 단계이므로 이러한 유형의 머신 러닝은 숨겨진 관계와 기능을 식별 할 수 있습니다. 특히 많은 입자가있는 시스템을 이해하려고 노력할 때 특히 그렇습니다."물리학자인 Cheng Chin 시카고 대학은 성명에서 말했다.
그 불꽃 놀이가 거북이 패턴을 만드는 이유를 알아내는 다음 단계는 기계 학습이 훨씬 적고 인간의 직관력이 훨씬 높을 것입니다.
