Согласно сообщению портала Phys.org, международная коллаборация физиков использовало искусственный интеллект (ИИ) для уплотнения сложнейшей квантовой задачи, состоящей из более чем 100 000 уравнений, до эксперимента, требующего решения всего четырех уравнений. При этом сжатие не повлияло на точность результата. В перспективе такая компрессия может стать революционным решением для различных исследовательских систем в области квантовой физики.

Научный эксперимент был проведен Доменико Ди Санте, доцентом Болонского университета в Италии, и был сфокусирован на модели Хаббарда, которая описывает переход между проводящими и изолирующими системами.

Модель Хаббарда

Впервые предложенная в 1963 году, модель Хаббарда является простейшей моделью, описывающей взаимодействие частиц в решётке. Согласно этой модели, если два электрона занимают одно и то же место на кристаллической решетке, они переходят в запутанное состояние, даже если они расположены далеко друг от друга.

Изучение поведения электронов помогает физикам объяснить различные фазы материи. Но поскольку электроны квантово-механически запутаны друг с другом, при расчетах необходимо учитывать все такие частицы. Это затрудняет математические расчеты, которые становятся экспоненциально сложнее, с увеличением числа запутанных частиц.

Пытаясь упростить решение этой проблемы, эксперты воспользовались методом ренормализационной группы (ренормгруппы), благодаря которому можно контролировать все взаимодействия электронов. Однако в итоге такая ренормгруппа может содержать от десятков тысяч до миллионов уравнений, требующих решения.

Концепция нейроинтерфейса искусственного интеллекта. MF3d/iStock

Использование ИИ для упрощения задачи

Для решения данной проблемы эксперты решили использовать искусственный интеллект. Учёные обратились к нейронным сетям, с помощью которых программа сначала создавала связи между ренормгруппами, а затем корректировала силу этих связей, пытаясь найти небольшой набор уравнений, дающих то же решение, что и исходная группа. 

Для реализации программы потребовались большие вычислительные мощности. Искусственный интеллект работал несколько недель, однако конечный результат позволил свести модель Хаббарда всего к четырем уравнениям. 

"Фактически речь идет о машине, способной распознавать скрытые закономерности", - рассказывает Ди Санте в интервью Phys.org. " Когда мы увидели результат, мы поняли, что это больше, чем мы ожидали. Нам действительно удалось уловить соответствующую физику". 

После того, как программа была обучена искать подобные закономерности, ее можно будет адаптировать для решения более сложных задач не начиная работу с нуля. В будущем ученые намерены использовать алгоритм для разработки материалов, обеспечивающих сверхпроводимость - состояние, при котором электроны проходят через материал без какого-либо сопротивления.

Результаты данного научного эксперимента были зарегистрированы на прошлой неделе в международном издании Physical Review Letters.

Источники: Journal Physical Review Letters, Phys.org, Википедиа

1. (https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_Хаббарда)
2. (https://ru.wikipedia.org/wiki/Ренормализационная_группа)
3. (https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.129.136402)
4. (https://phys.org/news/2022-09-artificial-intelligence-equation-quantum-physics.html)