RUS attraverso T HO in URu 2 si 2 . (A) Automodi di risonanza schematica ottenuti come soluzione dell'equazione delle onde elastiche 3D. Ogni modalità contiene una proporzione unica dei cinque ceppi irriducibili. (B) Spettro ultrasonico a temperatura ambiente del campione S1, mostrato tra 500 kHz e 1 MHz. (C) Evoluzione della temperatura di sette risonanze caratteristiche, su 29 risonanze misurate totali, vicino alla transizione HO:i grafici vengono spostati verticalmente per chiarezza. Tre risonanze (672, 713, e 1564 kHz) mostrano i salti a THO (il riquadro illustra cosa si intende per salto), mentre gli altri no, significare contributi provenienti da diversi canali di simmetria. Credito: Progressi scientifici (2020). DOI:10.1126/sciadv.aaz4074
La temperatura estrema può fare cose strane ai metalli. Nel caldo intenso, il ferro cessa di essere magnetico. Nel freddo devastante, il piombo diventa un superconduttore.
Negli ultimi 30 anni, i fisici sono rimasti perplessi da ciò che accade esattamente al siliciuro di uranio rutenio (URu 2 si 2 ) a 17,5 kelvin (meno 256 gradi Celsius). Misurando la capacità termica e altre caratteristiche, possono dire che subisce un qualche tipo di transizione di fase, ma questo è quanto chiunque può dire con certezza. Molte teorie abbondano.
Una collaborazione Cornell guidata dal fisico Brad Ramshaw, il Dick &Dale Reis Johnson Assistant Professor presso il College of Arts and Sciences, ha utilizzato una combinazione di ultrasuoni e apprendimento automatico per restringere le possibili spiegazioni su ciò che accade a questo materiale quantistico quando entra in questo cosiddetto "ordine nascosto".
La loro carta, "Parametro dell'ordine a un componente in URu 2 si 2 Scoperto dalla spettroscopia ad ultrasuoni risonante e dall'apprendimento automatico" pubblicato il 6 marzo in Progressi scientifici .
"Nel siliciuro di uranio rutenio, non abbiamo idea di cosa stiano facendo gli elettroni nello stato di ordine nascosto, " disse Ramshaw, l'autore senior del documento. "Sappiamo che non diventano magnetici, sappiamo che non diventano superconduttori, ma cosa stanno facendo? Ci sono molte possibilità:ordine orbitale, onde di densità di carica, transizioni di valenza, ma è difficile distinguere questi diversi stati della materia. Quindi gli elettroni si "nascondono, ' in tal senso."
Ramshaw e il suo studente di dottorato Sayak Ghosh hanno utilizzato la spettroscopia ad ultrasuoni ad alta risoluzione per esaminare le proprietà di simmetria di un singolo cristallo di URu2Si2 e come queste proprietà cambiano durante la transizione di fase dell'ordine nascosto. La maggior parte delle transizioni di fase è accompagnata da un cambiamento nelle proprietà di simmetria. Per esempio, i solidi hanno tutti i loro atomi allineati in modo organizzato, mentre i liquidi no. Questi cambiamenti di simmetria non sono sempre evidenti, e può essere difficile da rilevare sperimentalmente.
"Guardando la simmetria, non dobbiamo conoscere tutti i dettagli su cosa sta facendo l'uranio, o cosa sta facendo il rutenio. Possiamo solo analizzare come appare la simmetria del sistema prima della transizione di fase, e come si prende cura, " ha detto Ramshaw. "E questo ci permette di prendere quella tabella di possibilità che i teorici hanno escogitato e dire, 'Bene, questi non sono coerenti con la simmetria prima e dopo la transizione di fase, ma questi lo sono.' Bello, perché è raro che tu possa fare affermazioni così definitive sì e no".
Però, i ricercatori hanno riscontrato un problema. Per analizzare i dati ecografici, normalmente lo modellerebbero con la meccanica delle onde. Ma per studiare la forma più pura di URu2Si2, hanno dovuto usare un più piccolo, campione più pulito. Questo "piccolo chip esagonale dalla forma strana, " Ramshaw ha detto, era troppo piccolo e aveva troppa incertezza per una semplice soluzione della meccanica delle onde.
Così Ramshaw e Ghosh si rivolsero a Eun-Ah Kim, professore di fisica e coautore dell'articolo, e il suo dottorando Michael Matty, per produrre un algoritmo di apprendimento automatico in grado di analizzare i dati e scoprire i modelli sottostanti.
"Il machine learning non è solo per dati simili a immagini o big data, " ha detto Kim. "Può cambiare drasticamente l'analisi di qualsiasi dato con una complessità che elude la modellazione manuale".
"È difficile, perché i dati sono solo un elenco di numeri. Senza alcun tipo di metodo, non ha struttura, ed è impossibile imparare qualcosa da esso, "disse Mattia, l'autore principale del giornale con Ghosh. "Il machine learning è davvero bravo nell'apprendere le funzioni. Ma devi fare la formazione correttamente. L'idea era, c'è una funzione che associa questo elenco di numeri a una classe di teorie. Dato un insieme di dati approssimati numericamente, potremmo fare ciò che è effettivamente una regressione per imparare una funzione che interpreta i dati per noi."
I risultati dell'algoritmo di apprendimento automatico hanno eliminato circa la metà delle oltre 20 probabili spiegazioni per l'ordine nascosto. Potrebbe non risolvere ancora l'enigma URu2Si2, ma ha creato un nuovo approccio per affrontare i problemi di analisi dei dati nella fisica sperimentale.
L'algoritmo del team può essere applicato ad altri materiali e tecniche quantistiche, in particolare la spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR), il processo fondamentale alla base della risonanza magnetica (MRI). Ramshaw prevede inoltre di utilizzare la nuova tecnica per affrontare le indisciplinate geometrie del tellururo di uranio, un potenziale superconduttore topologico che potrebbe essere una piattaforma per l'informatica quantistica.
