物理学者は、水素の奇妙な新しい理論的段階を発見します: ScienceAlert

機械にいくつかの量子トリックを学習させることで、物理学者は固体の水素の奇妙な新しい相を発見しました。 この発見は今のところ純粋に理論的なものですが、宇宙で最小のスケールから最大の惑星の内部力学まで、物質の挙動をよりよく理解するのに役立つ可能性があります.

国際的な研究者チームによって発見された固体水素のこの新しい相は、極端な条件下での水素分子のモデルのデモンストレーションに従いました。食品のアナロジーを使用すると、その形状は、オレンジの積み重ねのように積み重ねられた球から、卵のようなものに変化しました。

水素は通常、非常に低い温度と非常に高い圧力を必要とします ソリッドフォーム. この特定の相変化の新しい機械学習研究を通じて、科学者は新しい分子配列を発見しました。

「私たちは、私たちが知っていることの理論を洗練するという、それほど野心的ではない目標から始めました。」 彼は言う イリノイ大学アーバナシャンペーン校の物理学者スコット・ジェンセン。

「残念ながら、あるいはおそらく幸いなことに、それはそれよりも興味深いものでした。この新しい挙動の出現がありました。実際、これはより高い温度と圧力での支配的な挙動であり、古い理論には何のヒントもありませんでした。」

更新された機械学習アルゴリズムは、研究において重要な役割を果たしました。量子現象に関する何百もの研究ではなく、何千もの原子の行動をモデル化することができました。

研究者は、として知られているものの改良版を使用しました 量子モンテカルロ QMC手法：基本的にランダムサンプリングと確率数学を用いて、実際の実験では調べることが難しい原子の大きなグループがどのように集合的に振る舞うかを調べます。

結果を検証するために、2 番目の計算方法 (より多くの原子を処理できるが精度の低い方法) が使用されました。 結果は一致しているため、改善された QMC テクノロジが意図したとおりに機能していることを示しています。

「機械学習は私たちに多くのことを教えてくれます。」 彼は言う イリノイ大学アーバナ シャンペーン校の物理学者 David Siberly 氏。 「以前のシミュレーションで新しい挙動の兆候が見られましたが、少数の原子しか対応できなかったため、それらを信頼できませんでした。」

「当社の機械学習モデルを使用すると、最も正確な方法を最大限に活用して、実際に何が起こっているかを確認できます。」

簡単に言えば、機械学習コンポーネントは、科学者が実行できるシミュレーションの精度と範囲を改善し、既存のデータと過去のシミュレーションを使用して、将来のシミュレーションを見積もりの​​点でより正確にしました。

水素は、宇宙で最も豊富な元素であるだけでなく、個々の原子の点で最も単純であり、陽子 1 個と電子 1 個です。 これは、水素に関する新しい発見が物理学のほとんどすべてに影響を与える可能性があることを意味します。

現時点では、固体水素のこの新しい段階が何を意味するのかを判断するには時期尚早であり、それをより詳しく調べるには、さらに多くの実験とシミュレーションが必要です。 ただし、木星や土星などの水素で満たされた惑星の研究は、この追加の理解が役立つ可能性のある領域の 1 つにすぎません。

「すべてを理解したいので、攻撃できるシステムから始めなければなりません。」 彼は言う サイバー。 「水素は単純なので、扱えることを知っておく価値があります。」

に発表された研究 フィジカルレビューレター.