La física clásica ofrece un enfoque relativamente fácil para describir cómo se mueven los objetos en nuestro mundo cotidiano. Pero en el ámbito de la física cuántica, esta tarea es mucho más difícil. Determinar cómo se comporta una partícula cuántica requiere el uso de la ecuación de onda ideada por ErwinSchrödinger, que es más difícil de resolver que las ecuaciones mecánicas clásicas.
Límites de supercomputadoras
La situación se vuelve particularmente complicada cuando se estudia el comportamiento de múltiples objetos que interactúan en lugar de un solo objeto. Las ecuaciones mecánicas cuánticas utilizadas para describir estos sistemas de muchas partículas son mucho más complejas que las de los sistemas de una sola partícula, como la complejidadaumenta exponencialmente con cada partícula adicional. Las mejores supercomputadoras de hoy pueden resolver la ecuación de onda para sistemas con un máximo de 50 partículas. Y no serán posibles muchas más en el futuro, ya que incluso una supercomputadora del tamaño de nuestro planeta no podría resolverLa ecuación de Schrödinger con precisión para sistemas mucho más grandes que 100 partículas.
Sin embargo, esta escala sería deseable para muchas aplicaciones; por ejemplo, en la ciencia de los materiales para calcular las propiedades de moléculas complejas o para construir computadoras cuánticas. En todos estos casos, los procesos que pueden describirse solo a través de la mecánica cuántica juegan un papel centralfunción, razón por la cual los físicos intentan describir tales sistemas mediante aproximaciones precisas.
programa de autoaprendizaje
Giuseppe Carleo y Matthias Troyer del Instituto de Física Teórica ahora han encontrado una manera de superar la complejidad matemática de los sistemas de muchas partículas. En el último número de ciencia , los dos investigadores informan sobre cómo utilizaron una red neuronal artificial, o un sistema informático adaptativo, para este propósito. Los físicos lo entrenaron para reconocer con el tiempo qué parámetros son más importantes en el sistema caótico de ecuaciones y cuáles podrían ignorarse,para que incluso los sistemas más grandes puedan calcularse con ecuaciones simplificadas.
Los dos científicos utilizaron un método conocido como "aprendizaje de refuerzo": el mismo método utilizado por AlphaGo, el programa de computadora que venció a uno de los mejores jugadores de Go del mundo el año pasado. Lo que hace que AlphGo sea tan impresionante es que no lo sabe de antemanoqué acción es mejor en una determinada situación; en cambio, el programa en sí descubre qué pasos serán los más exitosos.
El programa desarrollado por Carleo y Troyer utiliza parámetros simplificados para simular cierto sistema mecánico cuántico y luego verifica qué tan bien se satisfizo la ecuación de onda. El programa calcula lo que se conoce como el estado fundamental del sistema; en otras palabras, elestado de energía más bajo posible. Por consiguiente, cuanto menor sea la energía resultante al final de la simulación, más importantes serán los parámetros seleccionados.
Una herramienta poderosa
El nuevo enfoque permite la descripción de sistemas cuánticos con más de 100 partículas, con un esfuerzo computacional razonable. En la siguiente fase, los investigadores esperan examinar los límites de este enfoque más de cerca ". Y si nada más, también aumentauna pregunta filosófica ", dice Carleo." ¿Qué tan compleja es la función de onda de un sistema físico? ¿Es quizás más fácil de manejar de lo que pensábamos anteriormente? "
El investigador explica lo que él ve como el amanecer de un momento emocionante para la física: "Las tecnologías de big data que se desarrollaron originalmente para aplicaciones muy diferentes ahora se están aplicando a problemas de física. Esto es beneficioso tanto para la física como para la informática, ya quepuede permitirnos comprender mejor por qué las redes neuronales de este tipo son herramientas tan poderosas "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por ETH Zúrich . Original escrito por Felix Würsten. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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