Un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para enseñar a las computadoras cómo reconocer fotos, patrones de habla y dígitos escritos a mano ahora se ha aplicado a un conjunto de datos muy diferente: identificar las transiciones de fase entre estados de la materia.
Esta nueva investigación, publicada hoy en Física de la naturaleza por dos investigadores del Perimeter Institute, se basó en una pregunta simple: ¿podrían los algoritmos de aprendizaje automático estándar de la industria ayudar a impulsar la investigación de la física?Profesor de la Universidad de Waterloo, reutilizó TensorFlow de Google, una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático, y lo aplicó a un sistema físico.
Melko dice que no sabían qué esperar. "Pensé que era una posibilidad remota", admite.
Usando gigabytes de datos que representan diferentes configuraciones de estado creadas usando software de simulación en supercomputadoras, Carrasquilla y Melko crearon una gran colección de "imágenes" para introducir en el algoritmo de aprendizaje automático también conocido como red neuronal. El resultado: la red neuronaldistinguió las fases de un imán simple y pudo distinguir una fase ferromagnética ordenada de una fase desordenada de alta temperatura. Incluso podría encontrar el límite o transición de fase entre fases, dice Carrasquilla, quien ahora trabaja en la compañía de computación cuántica D-Wave Systems.
"Una vez que vimos que funcionaban, supimos que iban a ser útiles para muchos problemas relacionados. De repente, el cielo es el límite", dice Melko. "Todos como yo que tienen acceso a grandes cantidades de datospuede probar estas redes neuronales estándar "
Esta investigación, que se publicó originalmente como una preimpresión en el arXiv en mayo de 2016, muestra que aplicar el aprendizaje automático a la materia condensada y la física estadística podría abrir oportunidades completamente nuevas para la investigación y, finalmente, la aplicación en el mundo real.
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Materiales proporcionado por Instituto Perimetral de Física Teórica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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