نموذج الموصلية الفائقة مع 100000 معادلة يحتوي الآن على 4 فقط بفضل الذكاء الاصطناعي: ScienceAlert

معا للقضاء على التشيع

لا تتصرف الإلكترونات التي تتنقل عبر شبكة تشبه الشبكة مثل الكرات الفضية الجميلة في آلة الكرة والدبابيس. إنهم يطمسون وينحنيون في رقصات جماعية ، متبعين نزوات واقع شبيه بالموجة يصعب تخيلها ، ناهيك عن الحساب.

ومع ذلك ، نجح العلماء في فعل ذلك بالضبط ، والتقاط حركة الإلكترونات التي تتحرك حول شبكة مربعة الشكل في عمليات محاكاة كانت – حتى الآن – تتطلب مئات الآلاف من المعادلات الفردية لإنتاجها.

باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتقليل هذه المهمة إلى أربع معادلات فقط ، جعل علماء الفيزياء مهمتهم في دراسة الخصائص الناشئة للمواد الكمومية المعقدة أكثر قابلية للإدارة.

من خلال القيام بذلك ، يمكن أن يساعد هذا العمل الحسابي في معالجة واحدة من أكثر مشاكل فيزياء الكم استعصاءً ، وهي مشكلة “العديد من الإلكترونات” ، والتي تحاول وصف الأنظمة التي تحتوي على أعداد كبيرة من الإلكترونات المتفاعلة.

يمكنه أيضًا تطوير أداة أسطورية حقًا للتنبؤ بسلوك الإلكترون في المواد الصلبة ، نموذج هوبارد – كل ذلك مع تحسين فهمنا لكيفية حدوث مراحل سهلة من المادة ، مثل الموصلية الفائقة.

الموصلية الفائقة هي ظاهرة غريبة تنشأ عندما يتدفق تيار من الإلكترونات دون عوائق عبر مادة ما ، ويفقد أي طاقة عندما ينزلق من نقطة إلى أخرى. لسوء الحظ ، تعتمد أكثر الوسائل العملية لإنشاء مثل هذه الحالة على درجات حرارة منخفضة بجنون ، إن لم تكن ضغوطًا عالية بشكل يبعث على السخرية. يمكن أن يؤدي تسخير الموصلية الفائقة بالقرب من درجة حرارة الغرفة إلى شبكات وأجهزة كهربائية أكثر كفاءة.

نظرًا لأن تحقيق الموصلية الفائقة في ظل ظروف أكثر منطقية يظل هدفًا ساميًا ، فقد لجأ الفيزيائيون إلى استخدام النماذج للتنبؤ بكيفية تصرف الإلكترونات في ظل ظروف مختلفة ، وبالتالي أي المواد تصنع موصلات أو عوازل مناسبة.

هذه النماذج لديها عملهم مقطوع بالنسبة لهم. لا تتدحرج الإلكترونات عبر شبكة الذرات مثل الكرات الصغيرة ، بعد كل شيء ، بمواضع ومسارات محددة بوضوح. نشاطهم عبارة عن فوضى احتمالية ، يتأثر ليس فقط بمحيطهم ولكن بتاريخ تفاعلهم مع الإلكترونات الأخرى التي اصطدموا بها في الطريق.

عندما تتفاعل الإلكترونات ، يمكن أن تصبح مصائرها متشابكة بشكل وثيق ، أو “متشابكة”. إن محاكاة سلوك إلكترون واحد تعني تتبع نطاق الاحتمالات لجميع الإلكترونات في نظام نموذجي في وقت واحد ، مما يجعل التحدي الحسابي أكثر صعوبة.

نموذج هوبارد هو نموذج رياضي عمره عقود يصف الحركة المربكة للإلكترونات عبر شبكة من الذرات بدقة إلى حد ما. على مر السنين ولسعادة الفيزيائيين ، تم تحقيق النموذج البسيط المخادع تجريبياً في سلوك مجموعة واسعة من المواد المعقدة.

مع تزايد قوة الكمبيوتر باستمرار ، طور الباحثون عمليات محاكاة عددية تعتمد على فيزياء نموذج هوبارد التي تسمح لهم بالتعرف على دور طوبولوجيا الشبكة الأساسية.

في عام 2019 ، على سبيل المثال ، أثبت الباحثون أن نموذج هابل كان قادرًا على تمثيل الموصلية الفائقة أعلى من درجات الحرارة شديدة البرودة ، مما أعطى الضوء الأخضر للباحثين لاستخدام النموذج للحصول على رؤى أعمق في هذا المجال.

يمكن أن تكون هذه الدراسة الجديدة قفزة كبيرة أخرى ، وتبسيط عدد المعادلات المطلوبة بشكل كبير. طور الباحثون خوارزمية للتعلم الآلي لتحسين جهاز رياضي يسمى مجموعة إعادة التطبيع ، والتي يستخدمها الفيزيائيون لاستكشاف التغييرات في نظام المواد عندما تتغير خصائص مثل درجة الحرارة.

يقول الفيزيائي والمؤلف الرئيسي دومينيكو دي سانتي ، من جامعة بولونيا في إيطاليا ، عن البرنامج الذي طوره الفريق: “إنها في الأساس آلة لديها القدرة على اكتشاف الأنماط الخفية”.

“نبدأ بهذا الكائن الضخم من كل هذه المعادلات التفاضلية المقترنة معًا” – كل منها يمثل أزواجًا من الإلكترونات المتشابكة – “ثم نستخدم التعلم الآلي لتحويله إلى شيء صغير جدًا بحيث يمكنك حسابه على أصابعك ،” دي سانتي يقول عن نهجهم.

أظهر الباحثون أن الخوارزمية التي تعتمد على البيانات يمكن أن تتعلم بكفاءة وتعيد تلخيص ديناميكيات نموذج هوبارد ، باستخدام عدد قليل فقط من المعادلات – أربعة على وجه الدقة – ودون التضحية بالدقة.

“عندما رأينا النتيجة ، قلنا ،” واو ، هذا أكثر مما توقعنا “. يقول دي سانتي: “لقد تمكنا حقًا من التقاط الفيزياء ذات الصلة”.

استغرق تدريب برنامج التعلم الآلي باستخدام البيانات أسابيع ، لكن دي سانتي وزملاؤه يقولون إنه يمكن تكييفه الآن للعمل على مشاكل أخرى محيرة تتعلق بالمادة المكثفة.

لا تلتقط عمليات المحاكاة حتى الآن سوى عددًا صغيرًا نسبيًا من المتغيرات في الشبكة الشبكية ، لكن الباحثين يتوقعون أن تكون طريقتهم قابلة للتطوير إلى حد ما للأنظمة الأخرى.

إذا كان الأمر كذلك ، فيمكن استخدامه في المستقبل للتحقق من ملاءمة المواد الموصلة للتطبيقات التي تشمل توليد الطاقة النظيفة ، أو للمساعدة في تصميم المواد التي قد توفر يومًا ما الموصلية الفائقة في درجة حرارة الغرفة بعيد المنال.

لاحظ الباحثون أن الاختبار الحقيقي سيكون مدى نجاح هذا النهج في أنظمة الكم الأكثر تعقيدًا مثل المواد التي تتفاعل فيها الإلكترونات على مسافات طويلة.

في الوقت الحالي ، يوضح العمل إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج تمثيلات مضغوطة للإلكترونات الديناميكية ، “وهو هدف ذو أهمية قصوى لنجاح الأساليب النظرية للمجال الكمي المتطورة لمعالجة مشكلة الإلكترونات المتعددة” ، كما خلص الباحثون في دراستهم نبذة مختصرة.

تم نشر البحث في رسائل المراجعة البدنية.

معا للقضاء على التشيع

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق