机器学习,神经网络能否揭开:量子物理学的神秘面纱?

时间:2019-08-12 来源: 国内新闻

对电子复杂行为的理解促使一些改变了社会的发现,例如晶体管的发明使计算机革命成为可能。今天,通过技术的进步,人们可以比过去更深入地研究电子行为,从而有可能实现像个人计算机一样改变世界的科学突破。

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但是,这些工具生成的数据太复杂,人类无法解释。由康奈尔领导的团队开发了一种方法,用于分析使用机器学习扫描隧道显微镜(STM)生成的数据,机器学习是一种产生亚原子尺度图像的技术。

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显示材料表面在不同能量下的电子运动,提供任何其他方式无法获得的信息。物理学教授Eun-Ah Kim说:有些照片是用20年来被认为重要且神秘的材料拍摄的。我想知道这些照片。它隐藏着什么样的秘密,我想解开这些秘密。他的研究成果发表于2019年6月19日《自然》。第一作者是张毅。他曾在中国北京大学的Kim Labs担任博士后研究员,并在Kim Labs担任博士后研究员Andrej Mesaros。现在法国南部的巴黎大学)。

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共同作者包括康奈尔大学James Gilbert White的物理科学教授J.C. Seamus Davis,以及创新研究的创新者。这项研究提供了有关电子如何相互作用的新见解,并展示了机器学习如何用于推进实验量子物理学的发现。在亚原子尺度上,给定的样本将包含数万亿个相互作用的电子和周围环境。电子的行为在某种程度上取决于它们两种竞争趋势之间的张力:运动和动能。有关;相互远离,与排斥的相互作用有关。

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在这项研究中,Kim和合作者着手发现哪种趋势在高温超导材料中更为重要。使用STM,电子通过显微镜导电端和被测样品表面之间的真空通道提供有关电子行为的详细信息。问题是,当记录这样的数据时,它会获得类似的图像数据,但它不是像苹果或梨这样的自然图像。仪器生成的数据更像是图形,比传统的测量曲线复杂约10,000倍。没有好的工具来研究这样的数据集。

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为了解释数据,研究人员模拟了一个理想的环境,并增加了可能导致电子行为变化的因素。然后训练人工神经网络(可以使用大脑启发的方法学习特定任务的人工智能),以识别与不同理论相关的环境。当研究人员将实验数据输入神经网络时,神经网络确定哪种理论与实际数据最相似。这种方法证实了排斥性相互作用对电子行为有更大影响的假设。

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有多少电子相互作用,可能会带来更多的发现,包括新材料的开发。导致晶体管初始革命的材料实际上是一种非常简单的材料。现在我们有能力设计更复杂的材料。如果这些强大的工具能够揭示导致理想属性的重要方面,我们希望使用此属性来创建一种材料。材料。

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博科公园

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2019.08.05 14: 40

字数1004

对电子复杂行为的理解促使一些改变了社会的发现,例如晶体管的发明使计算机革命成为可能。今天,通过技术的进步,人们可以比过去更深入地研究电子行为,从而有可能实现像个人计算机一样改变世界的科学突破。

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但是,这些工具生成的数据太复杂,人类无法解释。由康奈尔领导的团队开发了一种方法,用于分析使用机器学习扫描隧道显微镜(STM)生成的数据,机器学习是一种产生亚原子尺度图像的技术。

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显示材料表面在不同能量下的电子运动,提供任何其他方式无法获得的信息。物理学教授Eun-Ah Kim说:有些照片是用20年来被认为重要且神秘的材料拍摄的。我想知道这些照片。它隐藏着什么样的秘密,我想解开这些秘密。他的研究成果发表于2019年6月19日《自然》。第一作者是张毅。他曾在中国北京大学的Kim Labs担任博士后研究员,并在Kim Labs担任博士后研究员Andrej Mesaros。现在法国南部的巴黎大学)。

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共同作者包括康奈尔大学James Gilbert White的物理科学教授J.C. Seamus Davis,以及创新研究的创新者。这项研究提供了有关电子如何相互作用的新见解,并展示了机器学习如何用于推进实验量子物理学的发现。在亚原子尺度上,给定的样本将包含数万亿个相互作用的电子和周围环境。电子的行为在某种程度上取决于它们两种竞争趋势之间的张力:运动和动能。有关;相互远离,与排斥的相互作用有关。

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在这项研究中,Kim和合作者着手发现哪种趋势在高温超导材料中更为重要。使用STM,电子通过显微镜导电端和被测样品表面之间的真空通道提供有关电子行为的详细信息。问题是,当记录这样的数据时,它会获得类似的图像数据,但它不是像苹果或梨这样的自然图像。仪器生成的数据更像是图形,比传统的测量曲线复杂约10,000倍。没有好的工具来研究这样的数据集。

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为了解释数据,研究人员模拟了一个理想的环境,并增加了可能导致电子行为变化的因素。然后训练人工神经网络(可以使用大脑启发的方法学习特定任务的人工智能),以识别与不同理论相关的环境。当研究人员将实验数据输入神经网络时,神经网络确定哪种理论与实际数据最相似。这种方法证实了排斥性相互作用对电子行为有更大影响的假设。

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有多少电子相互作用,可能会带来更多的发现,包括新材料的开发。导致晶体管初始革命的材料实际上是一种非常简单的材料。现在我们有能力设计更复杂的材料。如果这些强大的工具能够揭示导致理想属性的重要方面,我们希望使用此属性来创建一种材料。材料。

对电子复杂行为的理解促使一些改变了社会的发现,例如晶体管的发明使计算机革命成为可能。今天,通过技术的进步,人们可以比过去更深入地研究电子行为,从而有可能实现像个人计算机一样改变世界的科学突破。

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但是,这些工具生成的数据太复杂,人类无法解释。由康奈尔领导的团队开发了一种方法,用于分析使用机器学习扫描隧道显微镜(STM)生成的数据,机器学习是一种产生亚原子尺度图像的技术。

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显示材料表面在不同能量下的电子运动,提供任何其他方式无法获得的信息。物理学教授Eun-Ah Kim说:有些照片是用20年来被认为重要且神秘的材料拍摄的。我想知道这些照片。它隐藏着什么样的秘密,我想解开这些秘密。他的研究成果发表于2019年6月19日《自然》。第一作者是张毅。他曾在中国北京大学的Kim Labs担任博士后研究员,并在Kim Labs担任博士后研究员Andrej Mesaros。现在法国南部的巴黎大学)。

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共同作者包括康奈尔大学James Gilbert White的物理科学教授J.C. Seamus Davis,以及创新研究的创新者。这项研究提供了有关电子如何相互作用的新见解,并展示了机器学习如何用于推进实验量子物理学的发现。在亚原子尺度上,给定的样本将包含数万亿个相互作用的电子和周围环境。电子的行为在某种程度上取决于它们两种竞争趋势之间的张力:运动和动能。有关;相互远离,与排斥的相互作用有关。

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在这项研究中,Kim和合作者着手发现哪种趋势在高温超导材料中更为重要。使用STM,电子通过显微镜导电端和被测样品表面之间的真空通道提供有关电子行为的详细信息。问题是,当记录这样的数据时,它会获得类似的图像数据,但它不是像苹果或梨这样的自然图像。仪器生成的数据更像是图形,比传统的测量曲线复杂约10,000倍。没有好的工具来研究这样的数据集。

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为了解释数据,研究人员模拟了一个理想的环境,并增加了可能导致电子行为变化的因素。然后训练人工神经网络(可以使用大脑启发的方法学习特定任务的人工智能),以识别与不同理论相关的环境。当研究人员将实验数据输入神经网络时,神经网络确定哪种理论与实际数据最相似。这种方法证实了排斥性相互作用对电子行为有更大影响的假设。

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有多少电子相互作用,可能会带来更多的发现,包括新材料的开发。导致晶体管初始革命的材料实际上是一种非常简单的材料。现在我们有能力设计更复杂的材料。如果这些强大的工具可以揭示导致理想属性的重要方面,我们希望使用此属性来创建一种材料。材料。

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