Tým, že fyzici naučili stroj naučiť sa nejaké kvantové triky, objavili sľubnú novú fázu vodíka v pevnej forme. Zatiaľ čo je to zatiaľ čisto teoretické, objav by nám mohol pomôcť lepšie pochopiť správanie hmoty od najmenších mierok až po vnútornú mechaniku najväčších planét vo vesmíre.
Táto nová pevná vodíková fáza objavená medzinárodným tímom výskumníkov nasledovala modelovú prezentáciu molekúl vodíka v extrémnych podmienkach: aby sme použili analógiu jedla, ich tvar sa zmenil z okrúhleho na stoh pomarančov, ktorý sa viac podobal vajcu.
Vodík zvyčajne vyžaduje veľmi nízku teplotu a veľmi vysoký tlak urobiť pevnú hmotu, Prostredníctvom novej štúdie strojového učenia tejto konkrétnej zmeny fázy vedci objavili nové molekulárne usporiadanie.
„Začali sme s ambicióznym cieľom vylepšiť teóriu niečoho, o čom vieme,“ Hovoria Fyzik Scott Jensen z University of Illinois Urbana-Champaign.
„Bohužiaľ alebo možno našťastie to bolo oveľa zaujímavejšie. Zdalo sa, že ide o nové správanie. V skutočnosti to bolo dominantné správanie pri vysokých teplotách a tlakoch, o čom stará teória nič nenaznačovala.“
Aktualizovaný algoritmus strojového učenia zohral vo výskume dôležitú úlohu: bol schopný modelovať akcie tisícov atómov, namiesto toho, aby sa obmedzoval na štúdium stoviek kvantových javov.
Výskumníci použili vylepšenú verziu známu ako kvantové monte carlo Technika (QMC): V podstate používa náhodný výber vzoriek a pravdepodobnostnú matematiku, aby zistil, ako sa veľké skupiny atómov správajú vo veľkom meradle, skupiny, ktoré by bolo veľmi ťažké študovať v skutočnom experimente.
Na overenie výsledkov sa potom použila druhá výpočtová metóda – schopná zvládnuť viac atómov, ale bez presnosti. Keď sa zistenia zhodujú, naznačuje to, že vylepšená technológia QMC funguje podľa plánu.
„Strojové učenie nás veľa naučilo,“ Hovoria Fyzik David Caperle z University of Illinois v Urbana-Champaign. „V našich predchádzajúcich simuláciách sme videli náznaky nového správania, ale nespoliehali sme sa na ne, pretože sme mohli ubytovať len malý počet atómov.“
„S našimi modelmi strojového učenia môžeme naplno využiť najpresnejšie metódy a presne vidieť, čo sa deje.“
Jednoducho povedané, komponent strojového učenia zlepšil presnosť a rozsah simulácií, ktoré vedci mohli spustiť pomocou existujúcich údajov a minulých simulácií, aby boli budúce predpovede presnejšie, pokiaľ ide o ich predpovede.
Vodík je nielen najrozšírenejším prvkom vo vesmíre, ale je aj najjednoduchší, pokiaľ ide o jeho jednotlivé atómy: protón a elektrón. To znamená, že nové objavy o vodíku by mohli ovplyvniť takmer všetko vo fyzike.
Zatiaľ je príliš skoro vedieť, čo táto nová fáza tuhého vodíka znamená, a je potrebných viac experimentov a simulácií, aby sme to videli bližšie. Štúdium planét bohatých na vodík, ako sú Jupiter a Saturn, je však len jednou oblasťou, kde by toto dodatočné pochopenie mohlo byť užitočné.
„Chceme všetkému porozumieť, takže musíme začať so systémami, na ktoré môžeme zaútočiť,“ Hovoria Seperly. „Vodík je jednoduchý, takže stojí za to vedieť, že si s ním vieme poradiť.“
Výskum bol zverejnený fyzický recenzný papier,
