科学家们利用人工智能对中子实验进行了新的解释

时间:2020-04-09 18:36 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

科学家们利用人工智能对中子实验进行了新的解释

科学家们试图在电子设备、量子计算机和超导体中使用量子材料——即那些在亚原子水平上具有相关顺序的材料。量子材料的许多特性都归功于发生在最小尺度上的物理学,即完全量子力学性质的物理学。

有些材料,如复合磁性材料,与量子材料有共同之处,科学家可以研究这些材料,以便更好地理解量子材料,并了解它们以许多不同电子构型存在的能力。然而,理解量子和复杂磁性材料之间的相互作用需要严谨的研究方法。

其中一种方法是中子散射,在这种方法中,被称为中子的中性粒子被从一种物质上散射出去,从而从产生的相互作用中发现它的微观性质。然而,重建一种材料的结构和性能被证明是具有挑战性的,即使是经验丰富的专家。

美国能源部(DOE)橡树岭国家实验室(ORNL)的一个团队首次使用人工智能(AI)来发现中子散射数据的模式,从而有助于理解量子或复杂磁性材料内部的物理学。在艾伦·坦南特(Alan Tennant)的领导下,该团队最近训练了一个人工神经网络(ANN)来成功解释在ORNL的散裂中子源(SNS)进行的中子散射实验的数据。该团队通过在橡树岭领导力计算设施(OLCF)系统上进行的中子散射模拟(包括该中心退役的Cray XK7泰坦)的数据来训练该网络。泰坦是当时最强大的机器之一,即使在去年秋天退役后,它仍继续为科学界提供新发现。

“以前,当你要做一个实验时,你并不完全确定你得到了正确的结果,”坦南特说。“有了这个神经网络,我们可以对答案有信心,因为这个网络必须经过大量的训练。在所有可能遇到的情况下,它都能找到最优解。”

该网络可以揭示关于当前中子散射实验的新信息,甚至可以洞察哪些实验在未来最有用。

研究结果最近发表在《自然通讯》杂志上,该团队正在继续OLCF的200-petaflop IBM AC922峰会的工作,这是世界上最强大的超级计算机。

超出人类

当科学家在SNS进行中子散射实验时,他们必须考虑许多可能形成散射模式的可能情况。破译散射出的中子成了一个谜,传统上,人们依靠对中子散射数据有丰富经验的人,根据他们看到的散射模式,对材料的结构形成可行的假设。

进行这些实验的研究人员通常可以提出许多不同的材料哈密顿量的情形,即材料能量的表达完全描述了它的性质。但是它们不可能解释每一个——尤其是在像自旋冰这样的材料中。自旋冰,类似于冰的磁性物质,被认为具有奇异的磁性状态,在这种状态下南北磁极可以分离并独立运动,这是其他磁体无法做到的。然而,确定这些材料中潜在的相互作用已经被证明是非常具有挑战性的。

人工神经网络(ANN)是一种能够分析数据模式并以类似人类大脑神经网络的方式进行操作的机器学习,训练它是一种可能的解决方案。

“人类永远不可能经历所有的场景,因为总有一些你从未想过的场景,”ORNL的博士后研究助理安加纳萨马拉库恩(Anjana Samarakoon)说。“但电脑可以浏览成千上万的场景,并为你总结信息。所以它变得有点可靠——它解决了你的一个大问题。”

该团队训练了一个自动编码器——一种常用于压缩和重建图像的人工神经网络——在OLCF(位于ORNL的美国能源部科学用户办公室)的超级计算资源上使用了数万次模拟(超过500亿次计算)。这个团队能够模拟出比人类所能研究的更多的场景。研究小组还发现,人工神经网络过滤掉实验噪音,只从原始散射数据中提取最重要的信息,以重建材料的结构。

萨马勒库恩说:“它能做专家做的事,但它的作用远不止这些。”“它可以做1万个模型,而不是一个人可以做的100多个模型。”

玻璃奥秘

在研究人员对其进行训练后,人工神经网络可以将模拟数据与科雷利仪器在SNS中记录的实验散射数据进行对比。ANN精确地捕获了Dy2Ti2O7材料中1024个位点的数据,Dy2Ti2O7是一种在低温下具有玻璃性质的自旋冰。

“我们不知道眼镜工作原理背后的物理原理,”坦南特说。“但这些材料本身就很适合学习,因为我们可以用惊人的数学来理解它。橡树岭是一个我们可以对这些复杂材料进行研究的地方。”

该团队将ORNL的计算和数据环境(CADES)与OLCF的系统结合起来,对模拟进行了进一步的分析。在用模拟训练网络之后,它最终确定了一个模型哈密顿函数来描述材料的磁性,包括它变成类似于玻璃的东西的时刻。

现在,该团队正在Summit上训练更深入的神经网络,以进一步理解玻璃状的量子材料。

Samarakoon说:“我们能够在OLCF完成所有的模拟训练。”“有了峰会,我们可以以一种更互动的方式运行更深层次的网络,探索更多未知。”

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