Inteligența Artificială proiectează experimente de fizică cuantică dincolo de ceea ce a conceput orice om

Construit inițial pentru a accelera calculele, un sistem de învățare automată face acum progrese șocante la frontierele fizicii cuantice experimentale. Fizicianul cuantic Mario Krenn își amintește că a stat într-o cafenea din Viena la începutul anului 2016, analizând datele computerului, încercând să dea sens celor descoperite de MELVIN. MELVIN era un algoritm de învățare automată pe care Krenn îl construise, un fel de inteligență artificială. Sarcina sa a fost să amestece și să potrivească elementele de bază ale experimentelor cuantice standard și să găsească soluții la noi probleme. Și a găsit multe interesante. Dar a fost unul care nu avea niciun sens. „Primul lucru pe care l-am crezut a fost„ programul meu are o eroare, deoarece soluția nu poate exista ”, spune Krenn. MELVIN a rezolvat aparent problema creării unor stări încurcate extrem de complexe care implică fotoni multipli (stări încurcate fiind cele care l-au făcut cândva pe Albert Einstein să invoce spectrul „acțiunii înfricoșătoare la distanță”).

Krenn, Anton Zeilinger de la Universitatea din Viena și colegii lor nu i-au furnizat în mod explicit lui MELVIN regulile necesare pentru a genera astfel de state complexe, totuși au găsit o cale. În cele din urmă, și-a dat seama că algoritmul redescoperise un tip de aranjament experimental care fusese conceput la începutul anilor ’90. Dar aceste experimente fuseseră mult mai simple. MELVIN a ”spart” un puzzle mult mai complex. „Când am înțeles ce se întâmplă, am putut imediat să generalizăm soluția”, spune Krenn, care se află acum la Universitatea din Toronto. De atunci, alte echipe au început să efectueze experimentele identificate de MELVIN, permițându-le să testeze bazele conceptuale ale mecanicii cuantice în moduri noi. Între timp, Krenn, colaborând cu colegii din Toronto, și-a perfecționat algoritmii de învățare automată. În timp ce Krenn și colegii săi ar avea nevoie de zile sau chiar săptămâni pentru a înțelege meandrele lui MELVIN, ei își pot da seama aproape imediat ce spune THESEUS. Fizicianul cuantic Nora Tischler,  studentul care lucra cu Zeilinger era atent la aceste evoluții. „A fost cam clar de la început că un astfel de experiment nu ar exista dacă nu ar fi fost descoperit de un algoritm”, spune ea. Pe lângă generarea de stări complexe încurcate, configurarea utilizând mai mult de două cristale cu căi suprapuse poate fi utilizată pentru a efectua o formă generalizată a experimentelor de interferență cuantică ale lui Zeilinger din 1994 cu două cristale. Aephraim Steinberg, experimentalist la Universitatea din Toronto, care este coleg cu Krenn’s, dar nu a lucrat la aceste proiecte, este impresionat de ceea ce a descoperit AI.

„Aceasta este o generalizare pe care (după știința mea) nici un om nu a visat-o în deceniile care au intervenit și nu ar fi putut să o fi făcut niciodată”, spune el. „Este un prim exemplu superb al genului de noi explorări pe care aceste mașini de gândire ne pot duce. Eric Cavalcanti de la Universitatea Griffith din Australia este atât impresionat de lucrare, cât și circumspect. Aceste tehnici de învățare automată reprezintă o dezvoltare interesantă. Pentru un om de știință care privește datele și le interpretează, unele dintre soluții ar putea arăta ca niște soluții „creative” noi. Dar în acest stadiu, acești algoritmi sunt încă departe de un nivel în care s-ar putea spune că au idei cu adevărat noi sau vin cu concepte noi ”, spune el. „Pe de altă parte, cred că într-o bună zi vor ajunge acolo. Deci, aceștia sunt pași pentru bebeluși – dar trebuie să începem de undeva. ” Steinberg este de acord. „Deocamdată sunt doar instrumente uimitoare”, spune el. „Și la fel ca toate cele mai bune instrumente, acestea ne permit deja să facem unele lucruri pe care probabil nu le-am fi făcut fără ele”. Sursa: scientificamerican.com