Zap una masa de átomos sobreenfriados con un campo magnético y verá "fuegos artificiales cuánticos" - chorros de átomos disparando 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 su cuenta. Entonces, entregaron el problema a una computadora capacitada en la coincidencia de patrones, que pudo detectar lo que no podían: una forma, pintada por los fuegos artificiales con el tiempo, en explosión después de la explosión del chorro atómico. Esa forma? Una pequeña tortuga funky.
Los resultados, publicados como un 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 asistencias 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.
He aquí por qué era necesaria la ayuda computarizada:
Para crear los fuegos artificiales, los investigadores comenzaron con un estado de la materia llamado condensado de Bose-Einstein. Es un grupo de átomos que alcanzan temperaturas tan cercanas al cero absoluto que se agrupan y comienzan a comportarse como un superatoma, exhibiendo efectos cuánticos a escalas relativamente grandes.
Cada vez que un campo magnético golpeaba el condensado, un puñado de chorros atómicos se disparaba lejos de él, en direcciones aparentemente aleatorias. Los investigadores hicieron imágenes de los chorros, señalando las posiciones de los átomos en el espacio. Pero incluso muchas de esas imágenes superpuestas no revelaron ninguna rima o razón obvia para el comportamiento de los átomos.
vía Gfycat
Lo que la computadora vio que los humanos no podían es que si esas imágenes se giraban para colocarse una encima de la otra, surgía una imagen clara. En promedio, los átomos tendieron a alejarse de los fuegos artificiales en una de las seis direcciones en relación con el otro 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 combinadas 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 formaba solo unas pocas piezas del rompecabezas general en forma de tortuga. Se necesitó la infinita paciencia de una computadora para examinar datos desordenados para descubrir cómo organizar todas las imágenes de manera que emergiera la tortuga.
Este tipo de método (liberar las habilidades de reconocimiento de patrones de una computadora en un conjunto de datos grande y desordenado) ha sido efectivo en esfuerzos que van desde la interpretación de los pensamientos que pasan por el cerebro humano hasta la detección de exoplanetas que orbitan estrellas distantes. No significa que las computadoras estén superando a los humanos; la gente todavía tiene que entrenar las máquinas para notar 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 kit de herramientas científicas que ahora se ha aplicado a la física cuántica.
Por supuesto, una vez que la computadora mostró este resultado, los investigadores verificaron su trabajo, utilizando algunas técnicas antiguas de búsqueda de patrones ya comunes en la física cuántica. Y una vez que supieron qué buscar, los investigadores encontraron la tortuga nuevamente, incluso sin la ayuda de la computadora.
Ninguna de estas investigaciones explica por qué los fuegos artificiales, con el tiempo, exhiben la forma de tortuga, señalaron los investigadores. Y ese no es el tipo de preguntas que el aprendizaje automático es adecuado para responder.
"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 cambiamos para tratar de comprender los sistemas con una gran cantidad de partículas", señaló Cheng Chin, autor principal de Física. la Universidad de Chicago, dijo en un comunicado.
El siguiente paso para descubrir por qué esos fuegos artificiales hacen un patrón de tortuga probablemente implicará mucho menos aprendizaje automático y mucha más intuición humana.
