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機器學習、神經網絡能否揭開量子物理學的神秘面紗

作者:來源:博科園

2019-06-24

對電子復雜行為的理解促使了一些改變社會的發現,比如晶體管的發明使計算機革命成為可能。今天,通過技術的進步,人們可以比過去更深入地研究電子行為,從而有可能實現像個人電腦那樣改變世界的科學突破。然而,這些工具生成的數據太復雜,人類無法解釋。科內爾領導的一個團隊開發了一種利用機器學習來分析掃描隧道顯微鏡(STM)生成數據的方法,掃描隧道顯微鏡是一種技術,它可以生成亞原子尺度的圖像。

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顯示不同能量下材料表面的電子運動,提供任何其他方法都無法獲得的信息,物理學教授Eun-Ah Kim說:其中一些照片是用20年來被認為是重要而神秘的材料拍攝,想知道這些照片中隱藏著什么樣的秘密,想要解開這些秘密。其研究2019年6月19日發表在《自然》上,第一作者是張毅,他曾是Kim實驗室的博士后研究員,現在在中國北京大學,和Andrej Mesaros(曾是Kim實驗室的博士后研究員,現在在法國巴黎南方大學)。

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合著者包括J.C. Seamus Davis,康奈爾大學James Gilbert White杰出的物理科學教授,stm驅動研究的創新者。這項研究對電子如何相互作用產生了新的見解,并展示了如何利用機器學習來推動實驗量子物理學的進一步發現。在亞原子尺度上,一個給定的樣本將包括數萬億個相互作用的電子和周圍環境,電子的行為在一定程度上是由它們兩種相互競爭傾向之間的張力決定:移動,與動能有關;遠離彼此,與排斥相互作用能有關。

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在這項研究中,Kim和合作者著手發現在高溫超導材料中哪種傾向更重要。利用STM,電子在顯微鏡的導電端和被檢測樣品表面之間通過真空隧道,提供了關于電子行為的詳細信息。問題是,當把這樣的數據記錄下來,得到類似圖像的數據,但它不是像蘋果或梨那樣的自然圖像,儀器產生的數據更像一個圖形,比傳統的測量曲線復雜一萬倍左右,我們沒有一個好的工具來研究這類數據集。

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為了解釋這些數據,研究人員模擬了一個理想的環境,并添加了會導致電子行為變化的因素。然后訓練了一個人工神經網絡(一種人工智能,可以使用受大腦工作方式啟發的方法學習特定任務)來識別與不同理論相關的環境。當研究人員將實驗數據輸入神經網絡時,神經網絡會決定哪一種理論與實際數據最相似。這種方法證實了排斥相互作用能對電子行為影響更大的假設。

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更好地理解在不同材料和不同條件下有多少電子相互作用,可能會導致更多的發現,包括新材料的開發。導致晶體管最初革命的材料實際上是非常簡單的材料,現在我們有能力設計更復雜的材料,如果這些強大的工具能夠揭示出通向理想屬性的重要方面,希望能夠利用這種屬性制作出一種材料。



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