انطلق كتلة من الذرات فائقة البرودة مع مجال مغناطيسي وسترى "الألعاب النارية الكمومية" - نفاثات الذرات تطلق في اتجاهات عشوائية على ما يبدو.
اكتشف الباحثون هذا مرة أخرى في عام 2017 ، وشكوا في أنه قد يكون هناك نمط في هذه الألعاب النارية. لكنهم لم يتمكنوا من اكتشاف ذلك بمفردهم. لذا ، قاموا بتحويل المشكلة إلى كمبيوتر تم تدريبه على مطابقة الأنماط ، والذي كان قادرًا على اكتشاف ما لم يتمكنوا منه: شكل ، رسمته الألعاب النارية بمرور الوقت ، في انفجار بعد انفجار طائرة ذرية. هذا الشكل؟ سلحفاة صغيرة غير تقليدية.
النتائج ، التي تم نشرها كتقرير في 1 فبراير في مجلة Science ، هي من بين الأمثلة الرئيسية الأولى للعلماء الذين يستخدمون التعلم الآلي لحل مشاكل فيزياء الكم. وكتب الباحثون أن الناس يجب أن يتوقعوا رؤية المزيد من المساعدات الرقمية من هذا النوع ، حيث أن تجارب فيزياء الكم تشمل بشكل متزايد أنظمة كبيرة ومعقدة للغاية لتحليلها باستخدام قوة الدماغ وحدها.
إليك سبب ضرورة المساعدة المحوسبة:
لإنشاء الألعاب النارية ، بدأ الباحثون بحالة من المادة تسمى مكثفات Bose-Einstein. هذه مجموعة من الذرات التي وصلت إلى درجات حرارة قريبة جدًا من الصفر المطلق لدرجة أنها تتكتل معًا وتبدأ في التصرف مثل ذرة واحدة ، وتظهر آثارًا كمومية بمقاييس كبيرة نسبيًا.
في كل مرة يصطدم فيها حقل مغناطيسي بالمكثف ، فإن حفنة من الطائرات الذرية تطلق منه ، في اتجاهات عشوائية على ما يبدو. قام الباحثون بعمل صور للطائرات ، لتحديد مواقع الذرات في الفضاء. لكن حتى الكثير من تلك الصور الموضوعة فوق بعضها البعض لم تكشف عن أي قافية أو سبب واضح لسلوك الذرات.
عبر Gfycat
ما رأى الكمبيوتر أنه لا يمكن للبشر هو أنه إذا تم تدوير هذه الصور للجلوس فوق بعضها البعض ، ظهرت صورة واضحة. تميل الذرات في المتوسط إلى إبعاد نفسها عن الألعاب النارية في واحد من ستة اتجاهات بالنسبة لبعضها البعض خلال كل انفجار. وكانت النتيجة أن الصور الكافية ، التي تم تدويرها وطبقاتها بالطريقة الصحيحة ، كشفت عن أربعة "أرجل" بزاوية قائمة لبعضها البعض ، بالإضافة إلى "رأس" أطول بين ساقين متطابقين مع "ذيل" بين الاثنين الآخرين . تم توزيع بقية الذرات بشكل متساوٍ عبر ثلاث حلقات ، والتي تشكل قشرة السلحفاة.
لم يكن هذا واضحًا للمراقبين البشريين لأن الاتجاه الذي تم فيه توجيه "السلحفاة" خلال كل انفجار كان عشوائيًا. وكل انفجار لا يشكل سوى بضع قطع من اللغز الكلي على شكل سلحفاة. لقد تطلب الأمر صبرًا لا حصر له على جهاز الكمبيوتر لفحص البيانات الفوضوية لمعرفة كيفية ترتيب جميع الصور التي ظهرت فيها السلحفاة.
كان هذا النوع من الأساليب - تحويل قدرات التعرف على الأنماط للكمبيوتر فضفاضًا على مجموعة كبيرة من البيانات الفوضوية - فعالًا في الجهود بدءًا من تفسير الأفكار التي تمر عبر أدمغة الإنسان إلى اكتشاف الكواكب الخارجية التي تدور حول النجوم البعيدة. هذا لا يعني أن أجهزة الكمبيوتر تفوق البشر. لا يزال يتعين على الناس تدريب الآلات على ملاحظة الأنماط ، ولا تفهم أجهزة الكمبيوتر بأي طريقة ذات معنى ما يرونه. لكن هذا النهج هو أداة منتشرة بشكل متزايد في مجموعة الأدوات العلمية التي تم تطبيقها الآن على فيزياء الكم.
وبطبيعة الحال ، بمجرد أن ظهر الكمبيوتر في هذه النتيجة ، فحص الباحثون عمله ، باستخدام بعض تقنيات صيد الأنماط القديمة الشائعة بالفعل في فيزياء الكم. وبمجرد أن عرفوا ما الذي يبحثون عنه ، وجد الباحثون السلحفاة مرة أخرى ، حتى بدون مساعدة الكمبيوتر.
وأشار الباحثون إلى أن أيا من هذا البحث لا يفسر حتى الآن لماذا تظهر الألعاب النارية شكل السلاحف بمرور الوقت. وهذا ليس من النوع المناسب للتعلم الآلي في الإجابة على الأسئلة.
"إن التعرف على النمط هو دائمًا الخطوة الأولى في العلوم ، لذلك يمكن لهذا النوع من التعلم الآلي تحديد العلاقات والميزات الخفية ، خاصة مع تحولنا لمحاولة فهم الأنظمة التي تحتوي على عدد كبير من الجسيمات" ، المؤلف الرئيسي تشنغ تشين ، الفيزيائي في وقالت جامعة شيكاغو في بيان.
الخطوة التالية في معرفة سبب صنع هذه الألعاب النارية لنمط سلحفاة من المحتمل أن تنطوي على تعلم آلي أقل بكثير والمزيد من الحدس البشري.
