Thomas Dalton
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Aplique una masa de átomos sobreenfriados con un campo magnético y verá "fuegos artificiales cuánticos": chorros de átomos que se disparan en direcciones aparentemente aleatorias..
Los investigadores descubrieron esto en 2017 y sospecharon que podría haber un patrón en esos fuegos artificiales. Pero no pudieron detectarlo por sí mismos. Entonces, entregaron el problema a una computadora entrenada en la coincidencia de patrones, que fue capaz de detectar lo que no pudieron: una forma, pintada por los fuegos artificiales con el tiempo, en ráfaga tras ráfaga de chorro atómico. ¿Esa forma? Una pequeña tortuga funky.
Los resultados, publicados como informe el 1 de febrero en la revista Science, se encuentran entre los primeros ejemplos importantes de científicos que utilizan el aprendizaje automático para resolver problemas de física cuántica. La gente debería esperar ver más ayudas digitales de este tipo, escribieron los investigadores, ya que los experimentos de física cuántica involucran cada vez más sistemas demasiado grandes y complejos para analizar utilizando solo la capacidad intelectual. [Los 18 mayores misterios sin resolver de la física]
He aquí por qué fue necesaria la ayuda computarizada:
Para crear los fuegos artificiales, los investigadores comenzaron con un estado de la materia llamado condensado de Bose-Einstein. Ese es un grupo de átomos llevados a temperaturas tan cercanas al cero absoluto que se agrupan y comienzan a comportarse como un superátomo, exhibiendo efectos cuánticos a escalas relativamente grandes..
Cada vez que un campo magnético golpeaba el condensado, un puñado de chorros atómicos salían disparados en direcciones aparentemente aleatorias. Los investigadores tomaron imágenes de los chorros, señalando las posiciones de los átomos en el espacio. Pero incluso muchas de esas imágenes superpuestas una encima de la otra no revelaron ninguna rima o razón obvia para el comportamiento de los átomos..
vía Gfycat
Lo que la computadora vio que los humanos no pudieron fue que si esas imágenes se giraban para colocarse una encima de la otra, surgía una imagen clara. En promedio, los átomos tendían a arrojarse lejos de los fuegos artificiales en una de las seis direcciones entre sí durante cada explosión. El resultado fue que suficientes imágenes, rotadas y en capas de la manera correcta, revelaron cuatro "patas" en ángulo recto entre sí, así como una "cabeza" más larga entre dos de las patas emparejadas con una "cola" entre las otras dos. . El resto de los átomos estaban distribuidos de manera bastante uniforme en tres anillos, que formaban el caparazón de la tortuga..
Esto no era obvio para los observadores humanos porque la dirección en la que se orientaba la "tortuga" durante cada explosión era aleatoria. Y cada explosión componía solo unas pocas piezas del rompecabezas general en forma de tortuga. Se necesitó la paciencia infinita de una computadora para examinar datos desordenados y descubrir cómo organizar todas las imágenes de manera que emergiera la tortuga..
Este tipo de método, liberar las capacidades de reconocimiento de patrones de una computadora en un conjunto de datos grande y desordenado, ha sido efectivo en esfuerzos que van desde interpretar los pensamientos que pasan por el cerebro humano hasta detectar exoplanetas orbitando estrellas distantes. No significa que las computadoras estén superando a los humanos; la gente todavía tiene que entrenar a las máquinas para que se den cuenta de los patrones, y las computadoras no entienden de manera significativa lo que están viendo. Pero el enfoque es una herramienta cada vez más extendida en el conjunto de herramientas científicas que ahora se ha aplicado a la física cuántica..
Por supuesto, una vez que la computadora mostró este resultado, los investigadores comprobaron su trabajo, utilizando algunas técnicas anticuadas de búsqueda de patrones que ya son comunes en la física cuántica. Y una vez que supieron qué buscar, los investigadores volvieron a encontrar a la tortuga, incluso sin la ayuda de la computadora..
Ninguna de estas investigaciones explica todavía por qué los fuegos artificiales, con el tiempo, exhiben la forma de tortuga, señalaron los investigadores. Y ese no es el tipo de pregunta que el aprendizaje automático puede responder bien.
"Reconocer un patrón es siempre el primer paso en la ciencia, por lo que este tipo de aprendizaje automático podría identificar relaciones y características ocultas, especialmente a medida que intentamos comprender sistemas con una gran cantidad de partículas", dijo el autor principal, Cheng Chin, físico de la Universidad de Chicago, dijo en un comunicado.
El siguiente paso para descubrir por qué esos fuegos artificiales hacen un patrón de tortuga probablemente involucrará mucho menos aprendizaje automático y mucha más intuición humana..
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Publicado originalmente el .