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摘要：科学家利用机器学习发现，从中心射出的量子粒子形成了类似海龟的图案。研究人员早在2017年就发现了这一点，他们怀疑这些焰火中可能有图案。一只时髦的小乌龟。这一结果发表在2月1日的《科学》杂志上，是科学家利用机器学习解决量子物理问题的首批主要例子之一。一旦他们知道要找什么，研究人员又发现了海龟，即使没有计算机的帮助。
在磁场中撞击大量过冷原子，你会看到“量子焰火”——原子喷流以明显的随机方向发射。
研究人员早在2017年就发现了这一点，他们怀疑这些焰火中可能有图案。但他们自己找不到。所以，他们把问题交给了一台经过模式匹配训练的计算机，它能够识别出他们无法识别的东西：一个由烟花随着时间画出的形状，在一次又一次的原子喷流爆炸中。那个形状？一只时髦的小乌龟。
这一结果发表在2月1日的《科学》杂志上，是科学家利用机器学习解决量子物理问题的首批主要例子之一。研究人员写道，随着量子物理实验越来越多地涉及到太大、太复杂的系统，仅靠脑力无法分析，人们应该期待看到更多这样的数字辅助。[物理学中18个最大的未解之谜]
这就是为什么需要计算机的帮助：
来制造焰火，研究人员从一种叫做玻色-爱因斯坦凝聚态的物质状态开始。这是一组温度接近绝对零度的原子，它们聚集在一起，开始像一个超级原子一样活动，在相对较大的尺度上表现出量子效应。
每次磁场撞击凝结水，就会有少量的原子喷流从凝结水中射出，方向显然是随机的。研究人员拍摄了喷流图像，精确定位了原子在太空中的位置。但是，即使是许多相互层叠的图像也没有显示出原子行为的任何明显的韵律或原因。
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计算机所看到的人类所不能看到的是，如果这些图像被旋转到彼此的顶部，一个清晰的图像确实出现了。在每次爆炸中，原子平均倾向于以六个方向中的一个相对另一个的方向抛离焰火。结果是，足够多的图像，以正确的方式旋转和分层，显示出四个相互成直角的“腿”，以及两条腿之间的较长“头”与另两条腿之间的“尾”相匹配。其余的原子均匀地分布在组成海龟壳的三个环上。
这对人类观察者来说并不明显，因为“海龟”在每次爆炸中的方向是随机的。而每一次爆炸只构成了整个龟形拼图的几块。计算机需要无限的耐心来筛选杂乱的数据，才能找出如何排列所有的图像，使海龟出现。
这种 ... ——将计算机的模式识别能力大大放松，凌乱的数据集-在解释通过人脑的思想到发现围绕遥远恒星运行的系外行星的工作中是有效的。这并不意味着计算机的速度超过了人类；人们仍然需要训练机器来注意这些模式，而计算机并不能以任何有意义的方式理解他们所看到的。但是，这种 ... 是目前应用于量子物理学的科学工具包中一种越来越广泛的工具。
当然，一旦计算机发现了这个结果，研究人员就使用一些在量子物理学中已经很常见的老式模式搜索技术来检查它的工作。一旦他们知道要找什么，研究人员又发现了海龟，即使没有计算机的帮助。
这些研究还不能解释为什么烟花，随着时间的推移，显示海龟的形状，研究人员指出。这并不是机器学习很适合回答的问题。
“识别一个模式总是科学的第一步，所以这种类型的f机器学习可以识别隐藏的关系和特征，特别是当我们试图理解含有大量粒子的系统时，”主要作者，芝加哥大学的物理学家程钦在一份声明中说，
下一步是要弄清楚为什么这些焰火会形成海龟图案更少的机器学习和更多的人类直觉。
关于夸克的7个奇怪事实40个怪异的青蛙照片十大毁灭地球的 ...最初发表在《生命科学》上。
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