Uma pesquisa inovadora demonstra que a inteligência artificial reduz drasticamente o tempo necessário para identificar fases quânticas complexas em materiais, diminuindo um processo de meses para minutos. Este avanço, uma colaboração entre a Emory University e a Yale University, foi publicado na Newton. Ele aprimora significativamente a pesquisa sobre materiais quânticos, especialmente supercondutores de baixa dimensão, que conduzem eletricidade sem resistência em temperaturas específicas.
O estudo, liderado por Fang Liu e Yao Wang da Emory, e Yu He de Yale, combina abordagens teóricas e experimentais para lidar com a complexidade dos materiais quânticos. Esses materiais exibem comportamentos influenciados pelo emaranhamento e flutuações quânticas, tornando-os difíceis de caracterizar usando métodos tradicionais.
A inovação reside na aplicação de aprendizado de máquina para detectar sinais espectrais que indicam transições de fase. Xu Chen, o primeiro autor do estudo, observa que este método fornece um instantâneo rápido e preciso de transições de fase complexas a uma fração do custo, potencialmente acelerando as descobertas de supercondutividade.
Abordando o desafio de dados experimentais limitados de alta qualidade, os pesquisadores usaram simulações de alto rendimento para gerar conjuntos de dados extensos, integrados com dados experimentais reais. Essa estrutura permite que modelos de aprendizado de máquina identifiquem fases quânticas a partir de instantâneos espectrais únicos, superando déficits de dados.
A estrutura da equipe de pesquisa permite que modelos de aprendizado de máquina identifiquem fases quânticas a partir de dados experimentais, mesmo extraindo essas informações de um único instantâneo espectral. Ao aproveitar os insights obtidos de conjuntos de dados simulados, a estrutura mitiga significativamente a questão contínua de dados experimentais limitados no aprendizado de máquina científico. Este avanço inaugura uma era de exploração mais rápida de materiais quânticos, permitindo que os cientistas investiguem sistemas moleculares em um ritmo sem precedentes.
A eficácia do modelo de aprendizado de máquina foi rigorosamente validada pelos físicos de Yale por meio de testes experimentais em cupratos. Impressionantemente, o método demonstrou uma precisão surpreendente de quase 98% na distinção entre fases supercondutoras e não supercondutoras. Ao contrário das abordagens tradicionais de aprendizado de máquina que geralmente dependem da extração de recursos assistida, este novo modelo identifica definitivamente as transições de fase com base em características espectrais intrínsecas, aumentando assim sua robustez e generalização em um espectro diversificado de materiais.
Este avanço promete acelerar a descoberta de tecnologias de eficiência energética e soluções de computação de próxima geração.