Red neuronal artificial que codifica un estado cuántico de N espines de muchos cuerpos. Crédito:(c) Ciencias 10 de febrero de 2017:vol. 355, Número 6325, págs. 602-606
(Phys.org) —Un par de físicos de ETH Zurich ha desarrollado una forma de utilizar una red neuronal artificial para caracterizar la función de onda de un sistema cuántico de muchos cuerpos. En su artículo publicado en la revista Ciencias , Giuseppe Carleo y Matthias Troyer describen cómo persuadieron a una red neuronal para simular algunos aspectos de un sistema cuántico de muchos cuerpos. Michael Hush, de la Universidad de Nueva Gales del Sur, ofrece un artículo de Perspectivas sobre el trabajo realizado por la pareja en el mismo número de la revista y también describe los problemas que otros investigadores han enfrentado al intentar resolver el mismo problema.
Uno de los desafíos difíciles que enfrentan los físicos hoy en día es encontrar una forma de simular sistemas cuánticos de muchos cuerpos. es decir., mostrando todos los estados que existen en un sistema dado, como un trozo de materia. Estos sistemas se complican rápidamente:un grupo de solo 100 partículas cuánticas, por ejemplo, podría tener hasta 10 35 estados de giro. Incluso las computadoras modernas más poderosas se abruman muy rápidamente al tratar de representar tales sistemas. En este nuevo esfuerzo, los investigadores adoptaron un enfoque diferente:en lugar de intentar calcular todos los estados posibles, utilizaron una red neuronal para generalizar todo el sistema.
La pareja comenzó señalando que el sistema utilizado para derrotar a un campeón mundial de Go el año pasado podría modificarse de una manera que pudiera simular un sistema de muchos cuerpos. Crearon una versión simplificada del mismo tipo de red neuronal y la programaron para simular la función de onda de un sistema de múltiples cuerpos (usando un conjunto de pesos y solo una capa de sesgos ocultos). Luego siguieron haciendo que la red neuronal averiguara el estado fundamental de un sistema. Para ver qué tan bien funcionó su sistema, realizaron comparaciones con problemas que ya se han resuelto e informan que su sistema era mejor que los que se basan en un enfoque de fuerza bruta.
La red neuronal detecta patrones específicos en el sistema cuántico. En este caso, la red reconoce correctamente que los átomos con espín opuesto tienden a emparejarse. Crédito:ETH Zurich / G. Carleo
El sistema era una prueba de concepto más que una herramienta real para uso de los físicos, pero demuestra lo que es posible:grandes esfuerzos, como señala Hush, que involucran sesgos y pesos más ocultos podrían resultar en una herramienta con aplicaciones innovadoras.
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