Zappez une masse d'atomes surfondus avec un champ magnétique et vous verrez des "feux d'artifice quantiques" - des jets d'atomes tirant dans des directions apparemment aléatoires.
Les chercheurs ont découvert cela en 2017, et ils soupçonnaient qu'il pourrait y avoir un motif dans ces feux d'artifice. Mais ils ne pouvaient pas le repérer par eux-mêmes. Ainsi, ils ont renvoyé le problème à un ordinateur formé à la mise en correspondance des motifs, qui a pu repérer ce qu'ils ne pouvaient pas: une forme, peinte par les feux d'artifice au fil du temps, en souffle après souffle de jet atomique. Cette forme? Une petite tortue géniale.
Les résultats, publiés sous forme de rapport le 1er février dans la revue Science, sont parmi les premiers exemples majeurs de scientifiques utilisant l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes de physique quantique. Les gens devraient s'attendre à voir davantage d'assistances numériques de ce type, ont écrit les chercheurs, car les expériences de physique quantique impliquent de plus en plus des systèmes trop grands et complexes pour être analysés en utilisant uniquement le cerveau.
Voici pourquoi l'aide informatisée était nécessaire:
Pour créer le feu d'artifice, les chercheurs ont commencé avec un état de la matière appelé condensat de Bose-Einstein. C'est un groupe d'atomes amenés à des températures si proches du zéro absolu qu'ils s'agglutinent et commencent à se comporter comme un superatom, présentant des effets quantiques à des échelles relativement grandes.
Chaque fois qu'un champ magnétique frappait le condensat, une poignée de jets atomiques s'en éloignaient, dans des directions apparemment aléatoires. Les chercheurs ont réalisé des images des jets, identifiant les positions des atomes dans l'espace. Mais même beaucoup de ces images superposées n'ont révélé aucune rime ou raison évidente au comportement des atomes.
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Ce que l'ordinateur a vu que les humains ne pouvaient pas, c'est que si ces images étaient tournées pour s'asseoir les unes sur les autres, une image claire se dégageait. Les atomes avaient en moyenne tendance à s'éloigner du feu d'artifice dans l'une des six directions les uns par rapport aux autres au cours de chaque explosion. Le résultat était que suffisamment d'images, tournées et superposées dans le bon sens, révélaient quatre «jambes» à angle droit l'une par rapport à l'autre, ainsi qu'une «tête» plus longue entre deux des jambes assortie d'une «queue» entre les deux autres . Le reste des atomes était réparti assez uniformément sur trois anneaux, qui constituaient la carapace de la tortue.
Ce n'était pas évident pour les observateurs humains car la direction dans laquelle la "tortue" était orientée lors de chaque explosion était aléatoire. Et chaque explosion ne représentait que quelques pièces du puzzle global en forme de tortue. Il a fallu la patience infinie d'un ordinateur pour passer au crible les données en désordre pour comprendre comment organiser toutes les images de sorte que la tortue apparaisse.
Ce type de méthode - libérer les capacités de reconnaissance des formes d'un ordinateur sur un grand ensemble de données en désordre - a été efficace dans des efforts allant de l'interprétation des pensées passant par le cerveau humain au repérage d'exoplanètes en orbite autour d'étoiles lointaines. Cela ne signifie pas que les ordinateurs dépassent les humains; les gens doivent encore entraîner les machines à remarquer les schémas, et les ordinateurs ne comprennent pas vraiment ce qu'ils voient. Mais l'approche est un outil de plus en plus répandu dans la trousse d'outils scientifiques qui a maintenant été appliquée à la physique quantique.
Bien sûr, une fois que l'ordinateur a obtenu ce résultat, les chercheurs ont vérifié son travail, en utilisant des techniques de chasse aux motifs à l'ancienne déjà répandues en physique quantique. Et une fois qu'ils ont su quoi chercher, les chercheurs ont retrouvé la tortue, même sans l'aide de l'ordinateur.
Aucune de ces recherches n'explique encore pourquoi les feux d'artifice, au fil du temps, présentent la forme de tortue, ont souligné les chercheurs. Et ce n'est pas le genre de question que l'apprentissage automatique est bien adapté pour répondre.
"Reconnaître un modèle est toujours la première étape de la science, donc ce type d'apprentissage automatique pourrait identifier des relations et des caractéristiques cachées, d'autant plus que nous tentons de comprendre les systèmes avec un grand nombre de particules", explique l'auteur principal Cheng Chin, physicien à l'Université de Chicago, a déclaré dans un communiqué.
La prochaine étape pour comprendre pourquoi ces feux d'artifice créent un motif de tortue impliquera probablement beaucoup moins d'apprentissage automatique et beaucoup plus d'intuition humaine.
