L'École des sciences physiques de l'Université du Kent, en collaboration avec le Science and Technology Facilities Council (STFC) et les Universités de Cardiff, Durham et Leeds, ont développé un algorithme pour former des ordinateurs à analyser les signaux de particules subatomiques intégrées dans des matériaux électroniques avancés.

Les particules, appelés muons, sont produits dans de grands accélérateurs de particules et sont implantés à l'intérieur d'échantillons de matériaux afin d'étudier leurs propriétés magnétiques. Les muons sont particulièrement utiles car ils se couplent magnétiquement à des atomes individuels à l'intérieur du matériau, puis émettent un signal détectable par les chercheurs pour obtenir des informations sur ce magnétisme.

Cette capacité à examiner le magnétisme à l'échelle atomique fait des mesures basées sur les muons l'une des sondes les plus puissantes du magnétisme dans les matériaux électroniques, y compris les « matériaux quantiques » tels que les supraconducteurs et d'autres formes exotiques de matière.

Comme il n'est pas possible de déduire ce qui se passe dans le matériau par simple examen du signal, les chercheurs comparent normalement leurs données à des modèles génériques. En revanche, l'équipe actuelle a adapté une technique de science des données appelée Analyse en Composantes Principales (ACP), fréquemment utilisé dans la reconnaissance faciale.

La technique PCA implique qu'un ordinateur soit alimenté par de nombreuses images liées mais distinctes, puis exécute un algorithme identifiant un petit nombre d'images « archétypes » qui peuvent être combinées pour reproduire, avec une grande précision, l'une des images originales. Un algorithme formé de cette manière peut ensuite effectuer des tâches telles que reconnaître si une nouvelle image correspond à une image précédemment vue.

Les chercheurs ont adapté la technique PCA pour analyser les signaux émis par des muons intégrés dans des matériaux complexes, entraîner l'algorithme pour une variété de matériaux quantiques à l'aide de données expérimentales obtenues à la source ISIS de neutrons et de muons du laboratoire STFC Rutherford Appleton.

Les résultats ont montré que la nouvelle technique est tout aussi efficace que la méthode standard pour détecter les transitions de phase et, dans certains cas, pourrait détecter des transitions au-delà des capacités des analyses standard.

Dr Jorge Quintanilla, Maître de conférences en théorie de la matière condensée à Kent et chef du groupe de recherche sur la physique des matériaux quantiques a déclaré :« Nos résultats de recherche sont exceptionnels, car cela a été réalisé par un algorithme qui ne savait rien de la physique des matériaux étudiés. Cela suggère que la nouvelle approche pourrait avoir une application très large et, En tant que tel, nous avons mis nos algorithmes à la disposition de la communauté mondiale de la recherche."