Dois anos atrás, físicos da Universidade de Chicago foram recebidos com fogos de artifício - átomos disparando em jatos - quando descobriram uma nova forma de comportamento quântico. Mas os padrões subjacentes aos jatos brilhantes eram difíceis de distinguir por causa do ruído.

Em vez de, os cientistas adotaram uma abordagem nova para o campo:aprendizado de máquina. Ao executar os dados por meio de um algoritmo de reconhecimento de padrões, eles identificaram que os caminhos dos átomos formavam uma forma distinta que se parecia um pouco com uma tartaruga - o que ajudou a desvendar a física por trás disso. Os resultados, publicado em 1 de fevereiro em Ciência , melhorar nossa compreensão da dinâmica quântica e oferecer uma maneira inovadora de estudar fenômenos quânticos.

"Na compreensão da dinâmica quântica complexa, começamos a ser limitados por nossa intuição, mas o aprendizado de máquina pode ser uma nova ferramenta para entender esses sistemas, "disse o autor principal, Cheng Chin, professor de física da Universidade de Chicago e pioneiro no uso de experimentos ultracold para estudar os fenômenos quânticos que fundamentam o comportamento das menores partículas e do universo.

No estudo original, O laboratório de Chin resfriou as partículas a quase zero absoluto até que todas se condensassem no mesmo estado quântico, chamado de condensado de Bose-Einstein. Próximo, eles aplicaram um campo magnético, e ficaram surpresos ao ver átomos disparando em jatos brilhantes.

Mas o padrão exato era difícil de distinguir em meio ao barulho. Aluno de pós-graduação Lei Feng, o primeiro autor do novo estudo, desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina para pesquisar os resultados de padrões e correlações que os olhos humanos nem sempre veem.

"Isso é semelhante a olhar para o fluxo de pessoas que se deslocam em uma estação de trem, "Cheng disse." No começo parece aleatório, mas se você observar cuidadosamente, você pode encontrar famílias viajando juntas, empresários indo para reuniões e assim por diante. "

O algoritmo detectou uma correlação em uma forma que lembra uma tartaruga:um anel ao redor de uma fonte central que forma a "concha"; quatro pontos secundários que parecem pés ao seu redor; e dois pontos estendidos como a "cabeça" e a "cauda". "Se você vir uma partícula indo em uma direção, sempre há outro em um ângulo de 45 graus, "Feng disse. Essencialmente, é uma série de reações em cadeia:as primeiras partículas interagem perto da fonte, quicando um no outro; o próximo anel se forma à medida que essas partículas interagem, e assim por diante. A física por trás do fenômeno é chamada de geração de harmônicos elevados.

"Em essência, cada imagem consiste em muitos desses padrões de tartaruga, "Cheng acrescentou." São tartarugas por todo o caminho. "

"Confirmamos o reconhecimento de padrões com um método de correlação tradicional, "Feng disse." Isso funciona olhando para as relações entre cada par de átomos, que é menos abrangente do que o padrão que encontramos. "

Os cientistas acreditam que o aprendizado de máquina pode ser muito útil para revelar novos fenômenos no estudo da dinâmica quântica.

"Reconhecer um padrão é sempre o primeiro passo na ciência, portanto, esse tipo de aprendizado de máquina pode identificar relacionamentos e recursos ocultos, especialmente quando mudamos para tentar entender sistemas com um grande número de partículas, "Chin disse.

Uma maior compreensão desses comportamentos pode um dia alimentar a tecnologia, ele disse, como maneiras de estender o alcance das redes quânticas a distâncias maiores.