Due anni fa, i fisici dell'Università di Chicago sono stati accolti con fuochi d'artificio - atomi che sparano in getti - quando hanno scoperto una nuova forma di comportamento quantistico. Ma i modelli sottostanti i getti luminosi erano difficili da distinguere dal rumore.

Anziché, gli scienziati hanno adottato un approccio nuovo sul campo:l'apprendimento automatico. Eseguendo i dati attraverso un algoritmo di riconoscimento del modello, hanno identificato che i percorsi degli atomi hanno formato una forma distintiva che assomiglia un po' a una tartaruga, il che ha aiutato a svelare la fisica dietro di essa. I risultati, pubblicato il 1 febbraio in Scienza , migliorare la nostra comprensione della dinamica quantistica e offrire un modo innovativo per studiare i fenomeni quantistici.

"Nella comprensione della dinamica quantistica complessa, iniziamo ad essere limitati dalla nostra intuizione, ma l'apprendimento automatico potrebbe essere un nuovo strumento per comprendere tali sistemi, ", ha affermato l'autore principale Cheng Chin, professore di fisica all'Università di Chicago e pioniere nell'uso di esperimenti ultrafreddi per studiare i fenomeni quantistici che sono alla base del comportamento delle particelle più piccole e dell'universo.

Nello studio originale, Il laboratorio di Chin ha raffreddato le particelle fino quasi allo zero assoluto finché non si sono tutte condensate nello stesso stato quantico, detto condensato di Bose-Einstein. Prossimo, hanno applicato un campo magnetico, e siamo rimasti sorpresi di vedere gli atomi sparare in getti luminosi.

Ma era difficile individuare lo schema esatto in mezzo al rumore. Studentessa laureata Lei Feng, il primo autore del nuovo studio, ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico per cercare nei risultati modelli e correlazioni che gli occhi umani non sempre vedono.

"Questo è simile a guardare il flusso di persone che si spostano in una stazione ferroviaria, " Cheng ha detto. "All'inizio sembra casuale, ma se osservi attentamente, puoi trovare famiglie che viaggiano insieme, uomini d'affari che vanno alle riunioni e così via."

L'algoritmo ha individuato una correlazione in una forma che ricorda una tartaruga:un anello attorno a una sorgente centrale che forma il "guscio"; quattro punti secondari che appaiono come piedi intorno ad esso; e due punti estesi come "testa" e "coda". "Se vedi una particella che va in una direzione, ce n'è sempre un altro con un angolo di 45 gradi, " ha detto Feng. In sostanza, è una serie di reazioni a catena:le prime particelle interagiscono vicino alla sorgente, rimbalzare l'un l'altro; l'anello successivo si forma quando queste particelle interagiscono, e così via. La fisica dietro il fenomeno è chiamata generazione di alte armoniche.

"In sostanza, ogni immagine è composta da molti di questi modelli di tartaruga, " Ha aggiunto Cheng. "Sono tartarughe fino in fondo".

"Abbiamo confermato il riconoscimento del modello con un metodo di correlazione tradizionale, " Feng ha detto. "Questo funziona osservando le relazioni tra ogni coppia di atomi, che è meno completo del modello che abbiamo trovato."

Gli scienziati pensano che l'apprendimento automatico potrebbe essere molto utile per rivelare nuovi fenomeni nello studio della dinamica quantistica.

"Riconoscere un modello è sempre il primo passo nella scienza, quindi questo tipo di apprendimento automatico potrebbe identificare relazioni e caratteristiche nascoste, soprattutto quando ci spostiamo per cercare di capire i sistemi con un gran numero di particelle, " disse Mento.

Una maggiore comprensione di questi comportamenti potrebbe un giorno alimentare la tecnologia, Egli ha detto, come i modi per estendere la portata delle reti quantistiche su distanze maggiori.