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    Qu'y a-t-il à l'intérieur d'un trou noir ? Un physicien utilise l'informatique quantique et l'apprentissage automatique pour le découvrir
    Une équipe de physiciens, dont un de l'Université de Californie à Berkeley, a utilisé l'informatique quantique et l'apprentissage automatique pour simuler l'intérieur d'un trou noir et étudier le comportement de la matière dans des conditions extrêmes.

    Les trous noirs sont des régions de l’espace-temps où les forces gravitationnelles sont si fortes que rien, pas même la lumière, ne peut s’échapper à une certaine distance, appelée horizon des événements. Cela rend difficile l’étude de l’intérieur des trous noirs à l’aide de méthodes traditionnelles.

    Cependant, les chercheurs ont pu utiliser un ordinateur quantique pour simuler le champ gravitationnel d’un trou noir puis utiliser l’apprentissage automatique pour analyser le comportement de la matière dans ce champ. Cela leur a permis d’acquérir de nouvelles connaissances sur les propriétés des trous noirs et sur la nature de la gravité.

    L'équipe de recherche, composée de physiciens de Google, Caltech et de l'Université du Maryland, a publié ses résultats dans la revue Nature.

    L’étude a utilisé un ordinateur quantique pour simuler un trou noir bidimensionnel, qui est un modèle simplifié d’un véritable trou noir. L'ordinateur quantique a pu simuler le champ gravitationnel du trou noir et le comportement de la matière dans ce champ.

    Les chercheurs ont ensuite utilisé l’apprentissage automatique pour analyser les données de la simulation informatique quantique. Cela leur a permis d'identifier les caractéristiques clés de l'intérieur du trou noir, telles que l'horizon des événements et la singularité.

    Les chercheurs ont également découvert que le comportement de la matière à l’intérieur du trou noir était différent de ce que prédit la physique classique. Par exemple, ils ont découvert que la matière pouvait traverser l’horizon des événements et s’échapper du trou noir.

    Cette recherche apporte de nouvelles informations sur les propriétés des trous noirs et la nature de la gravité. Il démontre également le potentiel de l’utilisation de l’informatique quantique et de l’apprentissage automatique pour étudier des systèmes physiques complexes.

    Les chercheurs prévoient de poursuivre leurs travaux en utilisant l’informatique quantique et l’apprentissage automatique pour étudier les trous noirs et d’autres systèmes physiques complexes. Ils espèrent que leurs recherches mèneront à une meilleure compréhension de l’univers et des lois fondamentales de la physique.

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