科學(xué)家們試圖將量子質(zhì)料，即那些正在亞原子程度上具有相干挨次的質(zhì)料適用于電子器件、量子計算機(jī)和超導(dǎo)體。量子質(zhì)料的很多性質(zhì)，皆歸功于發(fā)生正在最小尺度上的物理，完全是量子力學(xué)的物理。一些質(zhì)料，如龐大的磁性質(zhì)料，取量子質(zhì)料有共同點(diǎn)，科學(xué)家能夠研討這一些質(zhì)料，以便更好地明白量子質(zhì)料，并相識它們正在很多分歧電子設(shè)置中存正在的才能。
然而，明白量子和龐大磁性資料中發(fā)生相互作用需求嚴(yán)厲的研討要領(lǐng)。一種那樣的要領(lǐng)是中子散射，正在這里種要領(lǐng)中，被稱為中子的中性粒子由資料上散射出來，由發(fā)生的相互作用中揭露其微觀性質(zhì)。然而，事實(shí)證明，即便對經(jīng)驗(yàn)豐富的專家來講，重修資料的布局和性能還具有挑戰(zhàn)性。美國能源部橡樹嶺國度實(shí)驗(yàn)室（ORNL）的科學(xué)家，初次利用人工智能（AI）正在中子散射數(shù)據(jù)中探求形式，這一些形式能夠致使對量子或龐大磁性資料內(nèi)部物理的明白。
正在橡樹嶺國度實(shí)驗(yàn)室量子質(zhì)料建議負(fù)責(zé)人Alan Tennant的率領(lǐng)下，研討團(tuán)隊練習(xí)了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），成功地詮釋了散裂中子源（SNS）舉行的中子散射實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過向該網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)正在橡樹嶺領(lǐng)導(dǎo)力較量爭論設(shè)備（OLCF）的體系上，實(shí)行中子散射摹擬數(shù)據(jù)來練習(xí)該網(wǎng)絡(luò)，包羅該中間退役的Cray XK7泰坦。泰坦是那時最強(qiáng)盛的機(jī)械之一，縱然正在客歲秋日退休后，它仍正在持續(xù)為科學(xué)界供應(yīng)新的發(fā)明。
之前，當(dāng)要做實(shí)驗(yàn)時，不可以完整肯定得到了精確的后果，有了這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)χi底充滿信心，由于這個網(wǎng)絡(luò)必需經(jīng)由普遍的練習(xí)。正在它碰到的全部也許情形中，它都能夠找到最優(yōu)的解決方案。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠揭露當(dāng)前中子散射實(shí)驗(yàn)的新信息，乃至能夠洞察將來哪些實(shí)驗(yàn)最有利于運(yùn)轉(zhuǎn)。其研討成果揭曉正在《自然通訊》期刊上，研討小組正正在繼承OLCF的200petaflop IBM AC922峰會事情，這是世界上最壯大的超等計算機(jī)之一。
超出人類
當(dāng)科學(xué)家正在SNS開展中子散射實(shí)驗(yàn)時，必需考慮大概構(gòu)成散射形式的很多大概的狀況。破譯由質(zhì)料上散射出來的中子成了一個謎，人們傳統(tǒng)上一向依靠對中子散射數(shù)占有雄厚履歷的人，按照他們看到的散射形式來肯定關(guān)于質(zhì)料構(gòu)造的可行假定。開展這一些實(shí)驗(yàn)的研究人員，一般可認(rèn)為一種質(zhì)料的哈密頓量（完整描寫其性質(zhì)的質(zhì)料能量表達(dá)式）想出很多不一樣的情形。但它們不大概注釋每個零丁的緣由，特別是正在自旋冰那樣的質(zhì)猜中。
自旋冰是冰的磁性類似物，被以為具有奇特的磁性狀況，正在這類狀況下，南北磁極能夠別離并自力運(yùn)轉(zhuǎn)，這是其他磁體沒法保證的。然而，肯定這一些材估中潛正在的相互作用，已被證實(shí)是很是具有挑戰(zhàn)性的。練習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種大概的解決方案，它是一種機(jī)械進(jìn)修，能夠闡發(fā)數(shù)據(jù)中的形式，并以類似于人腦中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體例運(yùn)轉(zhuǎn)。人類永久不大概履歷所有的狀況，由于總會有一些您從未想過的狀況。但一臺電腦卻能夠有數(shù)十萬種狀況，并能為科學(xué)家總結(jié)信息。
因而，盤算機(jī)變得某種程度上是牢靠的。該團(tuán)隊對主動編碼器（一種常常適用于緊縮和重修圖象的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行了培訓(xùn)，利用超越500億次盤算對OLCF的超等盤算資源進(jìn)行了培訓(xùn)，OLCF是美國能源部（DOE）位于ORNL的科學(xué)用戶設(shè)備辦公室的一個機(jī)構(gòu)?？梢阅M比人類可以搜檢的更多場景，發(fā)明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾掉實(shí)驗(yàn)噪音，只由原始散射數(shù)據(jù)中提取最主要的信息，以重修資料的布局。盤算機(jī)可以干一萬個模子，而不全是一個人類只能干簡樸的100個擺布。
玻璃類量子資料
正在研討人員對其開展練習(xí)后，ANN能夠?qū)⒛M數(shù)據(jù)取SNS的Corelli儀器紀(jì)錄的實(shí)驗(yàn)散射數(shù)據(jù)開展比擬，Corelli儀器旨正在探測玻璃等質(zhì)猜中的無序。ANN正確地捕獲了質(zhì)料Dy2Ti2O7中1024個所在的數(shù)據(jù)，Dy2Ti2O7是一種自旋冰，正在高溫下具有玻璃樣的屬性。這類質(zhì)料合適研討，由于能夠用令人驚嘆的數(shù)學(xué)來明白它，橡樹嶺國度實(shí)驗(yàn)室是一個能夠真正對這一些龐大質(zhì)料開展研討的中央。
研討利用ORNL的盤算和數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境（CADES）取OLCF的體系舉行進(jìn)一步摹擬闡明。在用摹擬對網(wǎng)絡(luò)舉行練習(xí)后，終極肯定了一個模子哈密頓量來描寫質(zhì)料的磁性，包孕它釀成近似玻璃的物品的點(diǎn)。如今，該團(tuán)隊正在Summit上練習(xí)更深條理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以進(jìn)一步認(rèn)識玻璃類量子質(zhì)料。完成OLCF練習(xí)示例所需的一切摹擬，有了Summit，就能夠以一種更具互動性的體式格局運(yùn)轉(zhuǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探索更多未知的物品。