Yurii Mongol
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Zappez une masse d'atomes surfondus avec un champ magnétique et vous verrez des "feux d'artifice quantiques" - des jets d'atomes qui se déclenchent dans des directions apparemment aléatoires.
Les chercheurs ont découvert cela en 2017 et ils soupçonnaient qu'il pourrait y avoir un motif dans ces feux d'artifice. Mais ils ne pouvaient pas le repérer par eux-mêmes. Alors, ils ont confié le problème à un ordinateur formé à la correspondance de motifs, qui a été capable de repérer ce qu'ils ne pouvaient pas: une forme, peinte par les feux d'artifice au fil du temps, en explosion après un souffle atomique. Cette forme? Une petite tortue géniale.
Les résultats, publiés sous forme de rapport le 1er février dans la revue Science, sont parmi les premiers exemples majeurs de scientifiques utilisant l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de physique quantique. Les chercheurs devraient s'attendre à voir davantage d'aides numériques de ce type, ont écrit les chercheurs, car les expériences de physique quantique impliquent de plus en plus de systèmes trop grands et complexes pour être analysés en utilisant uniquement la puissance du cerveau. [Les 18 plus grands mystères non résolus de la physique]
Voici pourquoi l'aide informatisée était nécessaire:
Pour créer le feu d'artifice, les chercheurs ont commencé avec un état de la matière appelé condensat de Bose-Einstein. C'est un groupe d'atomes amenés à des températures si proches du zéro absolu qu'ils s'agglutinent et commencent à se comporter comme un superatome, présentant des effets quantiques à des échelles relativement importantes..
Chaque fois qu'un champ magnétique frappait le condensat, une poignée de jets atomiques s'en éloignait, dans des directions apparemment aléatoires. Les chercheurs ont réalisé des images des jets, localisant les positions des atomes dans l'espace. Mais même beaucoup de ces images superposées n'ont révélé aucune rime ou raison évidente au comportement des atomes.
via Gfycat
Ce que l'ordinateur a vu que les humains ne pouvaient pas, c'est que si ces images étaient tournées pour s'asseoir les unes sur les autres, une image claire émergeait. Les atomes avaient en moyenne tendance à s'éloigner des feux d'artifice dans l'une des six directions les uns par rapport aux autres lors de chaque explosion. Le résultat a été que suffisamment d'images, tournées et superposées dans le bon sens, ont révélé quatre «jambes» à angle droit l'une par rapport à l'autre, ainsi qu'une «tête» plus longue entre deux des jambes assortie d'une «queue» entre les deux autres . Le reste des atomes était réparti assez uniformément sur trois anneaux, qui constituaient la carapace de la tortue.
Ce n'était pas évident pour les observateurs humains parce que la direction dans laquelle la «tortue» était orientée pendant chaque explosion était aléatoire. Et chaque explosion ne constituait que quelques pièces du puzzle global en forme de tortue. Il a fallu une patience infinie à un ordinateur pour passer au crible des données désordonnées pour comprendre comment organiser toutes les images de manière à ce que la tortue émerge..
Ce type de méthode - transformer les capacités de reconnaissance de formes d'un ordinateur sur un ensemble de données volumineux et désordonné - a été efficace dans des efforts allant de l'interprétation des pensées traversant le cerveau humain à la détection d'exoplanètes en orbite autour d'étoiles lointaines. Cela ne signifie pas que les ordinateurs dépassent les humains; les gens doivent encore entraîner les machines à remarquer les modèles, et les ordinateurs ne comprennent pas de manière significative ce qu'ils voient. Mais l'approche est un outil de plus en plus répandu dans la boîte à outils scientifique qui a maintenant été appliquée à la physique quantique.
Bien sûr, une fois que l'ordinateur a obtenu ce résultat, les chercheurs ont vérifié son travail, en utilisant des techniques de recherche de modèles à l'ancienne déjà courantes en physique quantique. Et une fois qu'ils ont su quoi chercher, les chercheurs ont retrouvé la tortue, même sans l'aide de l'ordinateur.
Aucune de ces recherches n'explique encore pourquoi les feux d'artifice, au fil du temps, présentent la forme d'une tortue, ont souligné les chercheurs. Et ce n'est pas le genre de question à laquelle l'apprentissage automatique est bien adapté.
"La reconnaissance d'un modèle est toujours la première étape de la science, de sorte que ce type d'apprentissage automatique pourrait identifier des relations et des caractéristiques cachées, d'autant plus que nous essayons de comprendre les systèmes avec un grand nombre de particules", l'auteur principal Cheng Chin, physicien à l'Université de Chicago, a déclaré dans un communiqué.
La prochaine étape pour comprendre pourquoi ces feux d'artifice créent un motif de tortue impliquera probablement beaucoup moins d'apprentissage automatique et beaucoup plus d'intuition humaine..
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Publié à l'origine le .