Искусственный интеллект сокращает время определения сложных квантовых фаз в материалах до минут

Использование искусственного интеллекта сокращает время определения сложных квантовых фаз в материалах с месяцев до минут, говорится в новом исследовании. Прорыв может значительно ускорить исследования квантовых материалов. В частности, низкоразмерных сверхпроводников. Команда ученых применила методы машинного обучения для обнаружения четких спектральных сигналов, указывающих на фазовые переходы в квантовых материалах.

Эти материалы, как известно, трудно моделировать с помощью традиционной физики из-за непредсказуемости флуктуаций. Одной из проблем применения машинного обучения к квантовым материалам является отсутствие достаточного количества экспериментальных данных, необходимых для обучения моделей.

Чтобы преодолеть это, исследователи использовали высокопроизводительное моделирования для генерации больших объемов данных. Затем они объединили эти результаты с небольшим количеством экспериментальных данных, чтобы создать мощную и эффективную структуру машинного обучения. Это похоже на обучение беспилотных автомобилей.

Фреймворк позволяет моделям машинного обучения распознавать фазы в экспериментальных данных – даже из одного спектрального снимка – применяя знания, полученные в результате моделирования. Этот подход решает текущую проблему ограниченных экспериментальных данных в научном машинном обучении и открывает дверь для более быстрого и масштабируемого исследования квантовых материалов и молекулярных систем. Автор: Павел Афанасьев