Chuyển một khối lượng nguyên tử siêu lạnh bằng từ trường và bạn sẽ thấy "pháo hoa lượng tử" - những tia nguyên tử bắn ra theo những hướng rõ ràng ngẫu nhiên.
Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra điều này vào năm 2017 và họ nghi ngờ có thể có một mô hình trong những quả pháo hoa đó. Nhưng họ không thể tự mình phát hiện ra. Vì vậy, họ đã chuyển vấn đề sang một máy tính được đào tạo về khớp mẫu, có thể phát hiện ra thứ họ không thể: hình dạng, được vẽ bởi pháo hoa theo thời gian, trong vụ nổ sau vụ nổ phản lực nguyên tử. Hình dạng đó? Một con rùa nhỏ ngộ nghĩnh.
Các kết quả, được công bố như một báo cáo ngày 1 tháng 2 trên tạp chí Science, là một trong những ví dụ chính đầu tiên của các nhà khoa học sử dụng học máy để giải quyết các vấn đề vật lý lượng tử. Các nhà nghiên cứu đã hy vọng sẽ thấy nhiều hỗ trợ kỹ thuật số hơn thuộc loại này, các nhà nghiên cứu đã viết, khi các thí nghiệm vật lý lượng tử ngày càng liên quan đến các hệ thống quá lớn và phức tạp để phân tích chỉ sử dụng trí tuệ.
Đây là lý do tại sao sự trợ giúp trên máy vi tính là cần thiết:
Để tạo ra pháo hoa, các nhà nghiên cứu bắt đầu với trạng thái vật chất gọi là ngưng tụ Bose-Einstein. Đó là một nhóm các nguyên tử được đưa đến nhiệt độ gần bằng 0 tuyệt đối đến mức chúng kết tụ lại với nhau và bắt đầu hoạt động giống như một siêu khối, thể hiện các hiệu ứng lượng tử ở quy mô tương đối lớn.
Mỗi khi một từ trường chạm vào nước ngưng, một số máy bay phản lực nguyên tử sẽ bắn ra khỏi nó, theo những hướng rõ ràng ngẫu nhiên. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra hình ảnh của các máy bay phản lực, xác định vị trí của các nguyên tử trong không gian. Nhưng ngay cả rất nhiều những hình ảnh được xếp chồng lên nhau cũng không tiết lộ bất kỳ vần điệu hay lý do rõ ràng nào đối với hành vi của các nguyên tử.
thông qua Gfycat
Những gì máy tính thấy rằng con người không thể là nếu những hình ảnh đó được xoay để ngồi lên nhau, một hình ảnh rõ ràng đã xuất hiện. Các nguyên tử trung bình có xu hướng tự bay ra khỏi pháo hoa theo một trong sáu hướng so với nhau trong mỗi vụ nổ. Kết quả là có đủ hình ảnh, được xoay và xếp lớp đúng cách, cho thấy bốn "chân" ở góc phải với nhau, cũng như một "đầu" dài hơn giữa hai chân khớp với "đuôi" giữa hai chân kia . Phần còn lại của các nguyên tử được phân bố khá đều trên ba vòng, tạo nên vỏ rùa.
Điều này không rõ ràng đối với các nhà quan sát con người bởi vì hướng mà "con rùa" được định hướng trong mỗi vụ nổ là ngẫu nhiên. Và mỗi vụ nổ chỉ tạo ra một vài mảnh của câu đố hình con rùa nói chung. Phải mất một sự kiên nhẫn vô hạn của máy tính để sàng lọc dữ liệu lộn xộn để tìm ra cách sắp xếp tất cả các hình ảnh mà con rùa nổi lên.
Phương pháp này - biến khả năng nhận dạng mô hình của máy tính thành một tập dữ liệu lớn, lộn xộn - đã có hiệu quả trong các nỗ lực từ diễn giải những suy nghĩ đi qua bộ não của con người đến việc phát hiện ra các ngoại hành tinh quay quanh các ngôi sao xa xôi. Điều đó không có nghĩa là máy tính vượt xa con người; mọi người vẫn phải huấn luyện các máy móc để chú ý các mẫu và máy tính không theo bất kỳ cách có ý nghĩa nào để hiểu những gì chúng đang nhìn thấy. Nhưng cách tiếp cận là một công cụ ngày càng phổ biến trong bộ công cụ khoa học hiện đã được áp dụng cho vật lý lượng tử.
Tất nhiên, một khi máy tính bật ra kết quả này, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra công việc của nó, sử dụng một số kỹ thuật săn mô hình kiểu cũ đã phổ biến trong vật lý lượng tử. Và một khi họ biết phải tìm gì, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy con rùa một lần nữa, ngay cả khi không có sự trợ giúp của máy tính.
Không có nghiên cứu nào giải thích được tại sao pháo hoa, theo thời gian, thể hiện hình dạng con rùa, các nhà nghiên cứu chỉ ra. Và đó không phải là loại câu hỏi học máy rất phù hợp để trả lời.
"Nhận ra một mô hình luôn là bước đầu tiên trong khoa học, vì vậy kiểu học máy này có thể xác định các mối quan hệ và tính năng ẩn, đặc biệt là khi chúng ta chuyển sang cố gắng hiểu các hệ thống với số lượng lớn các hạt", tác giả chính Cheng Chin, một nhà vật lý học tại Đại học Chicago, cho biết trong một tuyên bố.
Bước tiếp theo để tìm ra lý do tại sao những pháo hoa đó tạo ra một mô hình rùa có thể sẽ liên quan đến việc học máy ít hơn rất nhiều và trực giác của con người nhiều hơn.
