人工智能幾周內重現物理學家六年的研究

一個國際合作團隊使用電腦深度學習算法，在幾周內重現了理論物理學家之前花了六年才完成的研究。

日本沖繩科技大學大學院（OIST）的研究人員在研究磁鐵材料內部原子自旋方向不一致情況下的磁場狀態，為將來的量子計算應用鋪路。

在所有的磁鐵中，每個原子都有「自旋」特性。在常見的磁鐵中，所有原子的自旋方向一致，產生強磁場，比如雪櫃門上的磁鐵貼。

可是，就像同一種物質在不同條件下呈現固態、液態和氣體等不同狀態一樣，磁性也有不同的狀態。

之前，OIST的研究人員為一種含四面體晶體結構的天然礦——燒綠石（pyrochlore）構造出原子自旋方向不一致的各種模型，目標找到一共可以產生多少種磁性狀態，並歸納出兩者之間的對應關係。

研究人員表示這項工作很辛苦，「即使是最簡單的模型都需要好幾年才能完成」。

現在，OIST的研究人員與德國慕尼黑大學的電腦人工智能專家合作，使用電腦完成這項任務。研究人員向系統輸入了25萬種原子的自旋組合，系統僅花了幾周時間就成功地生成了磁性對照表，與之前研究人員花了六年時間得到的結果完全一樣。

OIST的香農（Nic Shannon）說：「我們對電腦的成功感到震驚，這對理論物理學有著重大意義。下一步我們將讓系統處理更複雜的問題，看看電腦是不是能做得更好。」◇

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