अत्याधुनिक शोध से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामग्रियों में जटिल क्वांटम चरणों की पहचान करने के लिए आवश्यक समय को नाटकीय रूप से कम कर देती है, जिससे एक प्रक्रिया महीनों से मिनटों में सिकुड़ जाती है। एमोरी विश्वविद्यालय और येल विश्वविद्यालय के बीच यह सहयोग न्यूटन में प्रकाशित हुआ था। यह क्वांटम सामग्री, विशेष रूप से कम-आयामी सुपरकंडक्टरों में अनुसंधान को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो विशिष्ट तापमान पर प्रतिरोध के बिना बिजली का संचालन करते हैं।
एमोरी के फेंग लियू और याओ वांग और येल के यू हे के नेतृत्व में, यह अध्ययन क्वांटम सामग्री की जटिलता से निपटने के लिए सैद्धांतिक और प्रायोगिक दृष्टिकोणों को जोड़ता है। ये सामग्रियां क्वांटम उलझाव और उतार-चढ़ाव से प्रभावित व्यवहार प्रदर्शित करती हैं, जिससे पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके उनका वर्णन करना मुश्किल हो जाता है।
नवीनता चरण संक्रमण का संकेत देने वाले वर्णक्रमीय संकेतों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग को लागू करने में निहित है। अध्ययन के पहले लेखक, ज़ू चेन ने उल्लेख किया कि यह विधि लागत के एक अंश पर जटिल चरण संक्रमणों का एक त्वरित, सटीक स्नैपशॉट प्रदान करती है, जिससे सुपरकंडक्टिविटी खोजों में तेजी आ सकती है।
उच्च-गुणवत्ता वाले प्रायोगिक डेटा की सीमित चुनौती को संबोधित करते हुए, शोधकर्ताओं ने व्यापक डेटासेट उत्पन्न करने के लिए उच्च-थ्रूपुट सिमुलेशन का उपयोग किया, जिसे वास्तविक प्रायोगिक डेटा के साथ एकीकृत किया गया। यह ढांचा मशीन लर्निंग मॉडल को एकल वर्णक्रमीय स्नैपशॉट से क्वांटम चरणों की पहचान करने में सक्षम बनाता है, जिससे डेटा की कमी दूर होती है।
अनुसंधान टीम का ढांचा मशीन लर्निंग मॉडल को प्रायोगिक डेटा से क्वांटम चरणों की पहचान करने की अनुमति देता है, यहां तक कि इस जानकारी को एक एकल वर्णक्रमीय स्नैपशॉट से भी निकालता है। सिमुलेटेड डेटासेट से प्राप्त अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर, ढांचा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग में सीमित प्रायोगिक डेटा के चल रहे मुद्दे को काफी हद तक कम करता है। यह सफलता क्वांटम सामग्रियों की तेजी से खोज के युग की शुरुआत करती है, जिससे वैज्ञानिक अभूतपूर्व गति से आणविक प्रणालियों की जांच कर सकते हैं।
क्यूप्रेट्स पर प्रायोगिक परीक्षणों के माध्यम से येल के भौतिकविदों द्वारा मशीन लर्निंग मॉडल की प्रभावकारिता को कठोरता से मान्य किया गया था। प्रभावशाली ढंग से, विधि ने सुपरकंडक्टिंग और गैर-सुपरकंडक्टिंग चरणों के बीच अंतर करने में लगभग 98% की आश्चर्यजनक सटीकता का प्रदर्शन किया। पारंपरिक मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों के विपरीत जो अक्सर सहायक सुविधा निष्कर्षण पर निर्भर करते हैं, यह नया मॉडल आंतरिक वर्णक्रमीय विशेषताओं के आधार पर निश्चित रूप से चरण संक्रमणों को इंगित करता है, जिससे विभिन्न प्रकार की सामग्रियों में इसकी मजबूती और सामान्यता बढ़ती है।
इस उन्नति से ऊर्जा-कुशल प्रौद्योगिकियों और अगली पीढ़ी के कंप्यूटिंग समाधानों की खोज में तेजी आने का वादा है।