人工智能几周内重现物理学家六年的研究

一个国际合作团队使用计算机深度学习算法，在几周内重现了理论物理学家之前花了六年才完成的研究。

日本冲绳科技大学大学院（OIST）的研究人员在研究磁铁材料内部原子自旋方向不一致情况下的磁场状态，为将来的量子计算应用铺路。

在所有的磁铁中，每个原子都有“自旋”特性。在常见的磁铁中，所有原子的自旋方向一致，产生强磁场，比如冰箱门上的磁铁贴。

可是，就像同一种物质在不同条件下呈现固态、液态和气体等不同状态一样，磁性也有不同的状态。

之前，OIST的研究人员为一种含四面体晶体结构的天然矿——烧绿石（pyrochlore）构造出原子自旋方向不一致的各种模型，目标找到一共可以产生多少种磁性状态，并归纳出两者之间的对应关系。

研究人员表示这项工作很辛苦，“即使是最简单的模型都需要好几年才能完成”。

现在，OIST的研究人员与德国慕尼黑大学的计算机人工智能专家合作，使用电脑完成这项任务。研究人员向系统输入了25万种原子的自旋组合，系统仅花了几周时间就成功地生成了磁性对照表，与之前研究人员花了六年时间得到的结果完全一样。

OIST的香农（Nic Shannon）说：“我们对计算机的成功感到震惊，这对理论物理学有着重大意义。下一步我们将让系统处理更复杂的问题，看看计算机是不是能做得更好。”