Исследователи из разных стран мира создали новую технологию для анализа больших данных, полученных при помощи сканирующей туннельной микроскопии. Технология, основанная на нейронных сетях, позволяет добывать ценные данные из мира квантовой физики, сообщает Planet Today.
"Речь идет о движении электронов по поверхности тех или иных материалов. Если мы понимает принципы этого движения, то можем управлять сложнейшими физическими процессами и использовать их в практических целях", — говорит профессор Ким Юн А, сотрудник Корнеллского университета.
По словам Ким Юн А, данные, собранные при помощи сканирующей туннельной микроскопии, чрезвычайно сложны для интерпретации, поэтому ученым пришлось потрудиться, чтобы получить полезные сведения из набора сложных узоров.
"Мы поручили эту работу специально созданной нейронной сети. Когда мы скормили набор данных обученной модели искусственного интеллекта, то смогли выяснить, например, какая из теорий лучше подходит для описания поведения электронов на поверхности высокотемпературного сверхпроводника", — добавляет ученый.
Оказалось, что энергия отталкивания воздействует на систему в большей степени, чем кинетическая энергия.
Технологии машинного обучения помогают ученым не только углублять познания в экспериментальных областях квантовой физики, но и получать информацию для создания новейших материалов с заданными параметрами.
