Réseau de neurones artificiels codant un état quantique à plusieurs corps de N spins. Crédit :(c) Science 10 février 2017 :vol. 355, Numéro 6325, p. 602-606
(Phys.org)—Une paire de physiciens de l'ETH Zurich a développé un moyen d'utiliser un réseau de neurones artificiels pour caractériser la fonction d'onde d'un système quantique à plusieurs corps. Dans leur article publié dans la revue Science , Giuseppe Carleo et Matthias Troyer décrivent comment ils ont cajolé un réseau de neurones pour simuler certains aspects d'un système quantique à plusieurs corps. Michael Hush de l'Université de Nouvelle-Galles du Sud propose un article Perspectives sur le travail effectué par le couple dans le même numéro de revue et décrit également les problèmes auxquels d'autres chercheurs ont été confrontés lorsqu'ils ont tenté de résoudre le même problème.
L'un des défis difficiles auxquels les physiciens sont aujourd'hui confrontés est de trouver un moyen de simuler les systèmes quantiques à N corps, c'est à dire., montrant tous les états qui existent dans un système donné, comme un morceau de matière. De tels systèmes se compliquent rapidement - un groupe de seulement 100 particules quantiques, par exemple, pourrait avoir jusqu'à 10 35 états de spin. Même les ordinateurs modernes les plus puissants sont très vite dépassés en essayant de décrire de tels systèmes. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont adopté une approche différente - au lieu d'essayer de calculer tous les états possibles, ils ont utilisé un réseau de neurones pour généraliser l'ensemble du système.
La paire a commencé par noter que le système utilisé pour vaincre un champion du monde de Go l'année dernière pourrait être modifié de manière à simuler un système à plusieurs corps. Ils ont créé une version simplifiée du même type de réseau de neurones et l'ont programmé pour simuler la fonction d'onde d'un système multi-corps (en utilisant un ensemble de poids et une seule couche de biais cachés). Ils ont ensuite fait en sorte que le réseau de neurones détermine l'état fondamental d'un système. Pour voir si leur système fonctionnait bien, ils ont effectué des comparaisons avec des problèmes qui ont déjà été résolus et ont signalé que leur système était meilleur que ceux qui reposent sur une approche par force brute.
Le réseau de neurones détecte des modèles spécifiques dans le système quantique. Dans ce cas, le réseau reconnaît correctement que les atomes de spin opposé ont tendance à s'apparier. Crédit :ETH Zurich / G. Carleo
Le système était une preuve de concept plutôt qu'un outil réel à l'usage des physiciens, mais cela démontre ce qui est possible :de gros efforts, comme le note Hush, qui impliquent plus de biais et de pondérations cachés pourraient aboutir à un outil avec des applications révolutionnaires.
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