जैप एक चुंबकीय क्षेत्र के साथ सुपरकोल्ड परमाणुओं का एक द्रव्यमान और आप "क्वांटम आतिशबाजी" देखेंगे - जाहिरा तौर पर यादृच्छिक दिशाओं में बंद परमाणुओं के जेट।
शोधकर्ताओं ने 2017 में इसे वापस खोजा, और उन्हें संदेह था कि उन आतिशबाजी में एक पैटर्न हो सकता है। लेकिन वे इसे अपने दम पर हाजिर नहीं कर सके। इसलिए, उन्होंने समस्या को पैटर्न मिलान में प्रशिक्षित एक कंप्यूटर पर बदल दिया, जो कि वे नहीं कर सकते थे: परमाणु जेट विस्फोट के बाद विस्फोट में आतिशबाजी द्वारा चित्रित एक आकृति। वह आकार? एक फंकी छोटा कछुआ।
पत्रिका साइंस में 1 फरवरी की रिपोर्ट के रूप में प्रकाशित परिणाम, क्वांटम-भौतिकी की समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले वैज्ञानिकों के पहले प्रमुख उदाहरण हैं। फोल्क्स को इस तरह के और अधिक डिजिटल अस्सिटेंट देखने की उम्मीद करनी चाहिए, शोधकर्ताओं ने लिखा, क्वांटम-भौतिकी प्रयोगों में तेजी से अकेले ब्रेनपावर का विश्लेषण करने के लिए सिस्टम को बहुत बड़ा और जटिल शामिल किया गया है।
यहाँ कंप्यूटरीकृत सहायता क्यों आवश्यक थी:
आतिशबाजी बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने बोस-आइंस्टीन कंडेनसेट नामक पदार्थ के एक राज्य के साथ शुरू किया। यह परमाणुओं का एक समूह है जो तापमान को पूर्ण शून्य के करीब ले आता है ताकि वे एक साथ टकराएं और एक सुपरमैट की तरह व्यवहार करना शुरू कर दें, अपेक्षाकृत बड़े पैमाने पर क्वांटम प्रभाव प्रदर्शित करते हैं।
हर बार जब एक चुंबकीय क्षेत्र घनीभूत होता है, तो मुट्ठी भर परमाणु जेट स्पष्ट रूप से यादृच्छिक दिशाओं में इससे दूर चले जाते हैं। शोधकर्ताओं ने जेट की छवियों को बनाया, अंतरिक्ष में परमाणुओं की स्थिति को इंगित किया। लेकिन उन छवियों के बहुत सारे एक दूसरे के शीर्ष पर स्तरित किसी भी स्पष्ट कविता या परमाणुओं के व्यवहार के कारण को प्रकट नहीं किया।
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कंप्यूटर ने क्या देखा कि मनुष्य यह नहीं कर सकता था कि यदि उन छवियों को एक दूसरे के ऊपर बैठने के लिए घुमाया गया, तो एक स्पष्ट तस्वीर सामने आई। औसतन परमाणु प्रत्येक विस्फोट के दौरान एक दूसरे के सापेक्ष छह दिशाओं में आतिशबाजी से खुद को दूर करने के लिए प्रवृत्त होते हैं। इसका परिणाम यह हुआ कि पर्याप्त चित्र, घुमाया और सही तरीके से बिछाया गया, एक दूसरे से समकोण पर चार "पैर" का पता चला, साथ ही साथ दो लंबे पैरों के बीच "सिर" का मिलान दूसरे "दोनों" के बीच "पूंछ" से हुआ। । बाकी के परमाणु तीन रिंगों में समान रूप से वितरित किए गए थे, जो कछुए के खोल को बनाते थे।
यह मानव पर्यवेक्षकों के लिए स्पष्ट नहीं था क्योंकि प्रत्येक विस्फोट के दौरान "कछुए" को दिशा देने वाली दिशा यादृच्छिक थी। और प्रत्येक विस्फोट ने कछुए के आकार की पहेली के केवल कुछ टुकड़े किए। यह गंदे डेटा के माध्यम से स्थानांतरित करने के लिए कंप्यूटर के असीम धैर्य को ले गया ताकि यह पता लगाया जा सके कि सभी छवियों को कैसे व्यवस्थित किया जाए ताकि कछुए उभर आए।
इस तरह की विधि - एक कंप्यूटर की पैटर्न-पहचान क्षमताओं को एक बड़े, गंदे डेटा सेट पर ढीली करना - मानव दिमाग के माध्यम से गुजरने वाले विचारों की व्याख्या करने से लेकर दूर के तारों की परिक्रमा करने वाले एक्सोप्लेनेट्स को खोलने तक के प्रयासों में प्रभावी रही है। इसका मतलब यह नहीं है कि कंप्यूटर इंसानों को पछाड़ रहे हैं; लोगों को अभी भी पैटर्न को नोटिस करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित करना है, और कंप्यूटर किसी भी सार्थक तरीके से नहीं समझते हैं कि वे क्या देख रहे हैं। लेकिन दृष्टिकोण वैज्ञानिक उपकरण किट में एक तेजी से व्यापक उपकरण है जो अब क्वांटम भौतिकी पर लागू किया गया है।
बेशक, एक बार जब कंप्यूटर ने इस परिणाम को बदल दिया, तो शोधकर्ताओं ने क्वांटम भौतिकी में पहले से ही सामान्य कुछ पुराने जमाने के पैटर्न-शिकार तकनीकों का उपयोग करते हुए, इसके काम की जांच की। और एक बार उन्हें पता था कि क्या देखना है, शोधकर्ताओं ने कछुए को फिर से पाया, यहां तक कि कंप्यूटर की मदद के बिना भी।
इस शोध में से कोई भी अभी तक नहीं बताता है कि आतिशबाजी, समय के साथ, कछुए के आकार का प्रदर्शन क्यों करती है, शोधकर्ताओं ने बताया। और ऐसा नहीं है कि सवाल मशीन लर्निंग का जवाब देने के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है।
"एक पैटर्न को पहचानना हमेशा विज्ञान में पहला कदम है, इसलिए इस प्रकार की मशीन लर्निंग छिपे हुए रिश्तों और विशेषताओं की पहचान कर सकती है, खासकर जब हम बड़ी संख्या में कणों के साथ सिस्टम को समझने की कोशिश करते हैं," लेखक चेंग चिन, एक भौतिक विज्ञानी शिकागो विश्वविद्यालय, एक बयान में कहा।
यह पता लगाने का अगला कदम कि क्यों उन पटाखों से कछुआ पैटर्न बनता है, उनमें मशीन सीखने की क्षमता कम और मानव अंतर्ज्ञान बहुत अधिक होगा।
