Mein Interesse an der nuklearen Physik begann während meines Bachelorstudiums, als ich an Simulationen von schweren Ionenkollisionen arbeitete. Diese Simulationen bieten Einsichten in das Quark-Gluon-Plasma, eine exotische Phase der Materie, von der man glaubt, dass sie das frühe Universum gefüllt hat und bei diesen Kollisionen nachgebildet wird. Durch diese Erfahrung lernte ich zu programmieren und hatte plötzlich die Werkzeuge, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, die zuvor nur mit Stift und Papier unmöglich waren. Das war für mich äußerst aufregend, und ich wurde schnell von computergestützten Methoden im Allgemeinen besessen.
Parallel zu meiner Erkundung in der nuklearen Physik entwickelte ich ein Interesse an maschinellem Lernen. Ich hatte das Glück, einen Doktorvater, Morten Hjorth-Jensen, Ph.D., zu haben, der nicht nur Experte für quantenmechanische Methoden war, sondern auch ein engagierter Mentor. Er ermutigte mich, jede Idee zu verfolgen, die mein Interesse weckte, und maschinelles Lernen war eine davon. Was großartig am maschinellen Lernen ist, ist, dass es ein leistungsstarkes Framework zur Lösung von Optimierungsproblemen bietet, ohne dass jedes Detail explizit programmiert werden muss. Es hat meine Herangehensweise an komplexe Probleme verändert und verbessert.
Maschinelles Lernen spielt bereits eine entscheidende Rolle in der Physik und wird voraussichtlich weiter an Bedeutung gewinnen, da es unverzichtbar wird, die enorme Datenmenge zu verarbeiten und zu analysieren, die durch Experimente generiert wird. Zum Beispiel, nach der kürzlichen Inbetriebnahme des Facility for Rare Isotope Beams, die eine Verdoppelung der beobachteten Isotope vorsieht, wird der Bedarf an fortschrittlichen Datenverarbeitungs- und Analysetechniken nur zunehmen. Auf theoretischer Ebene besteht eine bedeutende Herausforderung in der nuklearen Physik darin, effektive Nukleon-Wechselwirkungen zu konstruieren, die sowohl einfach als auch vorhersagend sind. Meine Kollegen und ich verwenden maschinelles Lernen, um diese Systeme genau zu lösen, was für die Bewertung der Qualität dieser Wechselwirkungen entscheidend ist.
Quantenzustände codieren wesentliche Informationen über ein Quantensystem, was ihre Berechnung essentiell für die Extrahierung physikalischer Eigenschaften macht. Traditionell erfordert die Berechnung eines Quantenzustands eine detaillierte erste Annahme dessen, wie der Zustand aussieht, was die Ergebnisse aufgrund unserer Annahmen voreingenommen macht. Diese Voreingenommenheit beeinflusst nicht nur die Genauigkeit, sondern begrenzt auch unsere Fähigkeit, andere verwandte Systeme effektiv zu untersuchen. Neural Networks bieten eine leistungsstarke Lösung für diese Herausforderungen aufgrund ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Unter Verwendung von Neural Networks können wir Quantenzustände mit minimalen Annahmen über die Symmetrien und Randbedingungen darstellen, was eine präzisere und allgemeinere Darstellung unserer Wellenfunktion ermöglicht. Es ist auch einfach, Symmetrien und Randbedingungen einzubeziehen oder zu entfernen, was unsere Wellenfunktion leichter auf eine Vielzahl von Systemen übertragbar macht. In der Praxis wählen wir zunächst einen Hamiltonian, der die Wechselwirkungen zwischen allen Teilchen in unserem System regelt. Wir trainieren dann unseren neuralen Quantenzustand, indem wir die Energie des Systems minimieren. Während des Trainingsprozesses proben wir zahlreiche Partikelkonfigurationen, um die Energie zu schätzen, und passen iterativ die Parameter des Netzwerks für optimale Genauigkeit an.