科學(xué)家利用AI在中子數(shù)據(jù)中尋找亞原子水平的秘密

（文章來(lái)源：博科園）
科學(xué)家們?cè)噲D將量子材料，即那些在亞原子水平上具有相關(guān)順序的材料用于電子器件、量子計(jì)算機(jī)和超導(dǎo)體。量子材料的許多性質(zhì)，都?xì)w功于發(fā)生在最小尺度上的物理，完全是量子力學(xué)的物理。一些材料，如復(fù)雜的磁性材料，與量子材料有共同點(diǎn)，科學(xué)家可以研究這些材料，以便更好地理解量子材料，并了解它們?cè)谠S多不同電子配置中存在的能力。

然而，理解量子和復(fù)雜磁性材料中發(fā)生相互作用需要嚴(yán)格的研究方法。一種這樣的方法是中子散射，在這種方法中，被稱為中子的中性粒子從材料上散射出來(lái)，從產(chǎn)生的相互作用中揭示其微觀性質(zhì)。然而，事實(shí)證明，即使對(duì)經(jīng)驗(yàn)豐富的專家來(lái)說(shuō)，重建材料的結(jié)構(gòu)和性能也具有挑戰(zhàn)性。美國(guó)能源部橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(ORNL)的科學(xué)家，首次使用人工智能(AI)在中子散射數(shù)據(jù)中尋找模式，這些模式可以導(dǎo)致對(duì)量子或復(fù)雜磁性材料內(nèi)部物理的理解。

在橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室量子材料倡議負(fù)責(zé)人Alan Tennant的帶領(lǐng)下，研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，成功地解釋了散裂中子源(SNS)進(jìn)行的中子散射實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)向該網(wǎng)絡(luò)提供在橡樹(shù)嶺領(lǐng)導(dǎo)力計(jì)算設(shè)施(OLCF)的系統(tǒng)上，執(zhí)行中子散射模擬數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)，包括該中心退役的Cray XK7泰坦。泰坦是當(dāng)時(shí)最強(qiáng)大的機(jī)器之一，即使在去年秋天退休后，它仍在繼續(xù)為科學(xué)界提供新的發(fā)現(xiàn)。

以前，當(dāng)要做實(shí)驗(yàn)時(shí)，不能完全確定得到了正確的結(jié)果，有了這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)答案充滿信心，因?yàn)檫@個(gè)網(wǎng)絡(luò)必須經(jīng)過(guò)廣泛的訓(xùn)練。在它遇到的所有可能情況中，它都可以找到最優(yōu)的解決方案。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以揭示當(dāng)前中子散射實(shí)驗(yàn)的新信息，甚至可以洞察未來(lái)哪些實(shí)驗(yàn)最有利于運(yùn)行。其研究成果發(fā)表在《自然通訊》期刊上，研究小組正在繼續(xù)OLCF的200petaflop IBM AC922峰會(huì)工作，這是世界上最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)之一。

當(dāng)科學(xué)家在SNS進(jìn)行中子散射實(shí)驗(yàn)時(shí)，必須考慮到可能形成散射模式的許多可能的情況。破譯從材料上散射出來(lái)的中子成了一個(gè)謎，人們傳統(tǒng)上一直依賴對(duì)中子散射數(shù)據(jù)有豐富經(jīng)驗(yàn)的人，根據(jù)他們看到的散射模式來(lái)確定關(guān)于材料結(jié)構(gòu)的可行假設(shè)。進(jìn)行這些實(shí)驗(yàn)的研究人員，通?？梢詾橐环N材料的哈密頓量（完全描述其性質(zhì)的材料能量表達(dá)式）想出許多不同的情景。但它們不可能解釋每一個(gè)單獨(dú)的原因，特別是在自旋冰這樣的材料中。

自旋冰是冰的磁性類似物，被認(rèn)為具有奇異的磁性狀態(tài)，在這種狀態(tài)下，南北磁極可以分離并獨(dú)立運(yùn)行，這是其他磁體無(wú)法做到的。然而，確定這些材料中潛在的相互作用，已被證明是非常具有挑戰(zhàn)性的。訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種可能的解決方案，它是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，可以分析數(shù)據(jù)中的模式，并以類似于人腦中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式運(yùn)行。人類永遠(yuǎn)不可能經(jīng)歷所有的情況，因?yàn)榭傆幸恍┠銖奈聪脒^(guò)的情況。但一臺(tái)電腦卻可以有數(shù)十萬(wàn)種情況，并能為科學(xué)家總結(jié)信息。

因此，計(jì)算機(jī)變得某種程度上是可靠的。該團(tuán)隊(duì)對(duì)自動(dòng)編碼器（一種經(jīng)常用于壓縮和重建圖像的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行了培訓(xùn)，使用超過(guò)500億次計(jì)算對(duì)OLCF的超級(jí)計(jì)算資源進(jìn)行了培訓(xùn)，OLCF是美國(guó)能源部(DOE)位于ORNL的科學(xué)用戶設(shè)施辦公室的一個(gè)機(jī)構(gòu)。能夠模擬比人類能夠檢查的更多場(chǎng)景，發(fā)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾掉實(shí)驗(yàn)噪音，只從原始散射數(shù)據(jù)中提取最重要的信息，以重建材料的結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)可以做一萬(wàn)個(gè)模型，而不是一個(gè)人類只能做簡(jiǎn)單的100個(gè)左右。

在研究人員對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練后，ANN可以將模擬數(shù)據(jù)與SNS的Corelli儀器記錄的實(shí)驗(yàn)散射數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，Corelli儀器旨在探測(cè)玻璃等材料中的無(wú)序。ANN準(zhǔn)確地捕捉了材料Dy2Ti2O7中1024個(gè)地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，Dy2Ti2O7是一種自旋冰，在低溫下具有玻璃樣的屬性。這種材料適合研究，因?yàn)榭梢杂昧钊梭@嘆的數(shù)學(xué)來(lái)理解它，橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室是一個(gè)可以真正對(duì)這些復(fù)雜材料進(jìn)行研究的地方。

研究使用ORNL的計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境(CADES)與OLCF的系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步模擬分析。在用模擬對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，最終確定了一個(gè)模型哈密頓量來(lái)描述材料的磁性，包括它變成類似玻璃的東西的點(diǎn)?，F(xiàn)在，該團(tuán)隊(duì)正在Summit上訓(xùn)練更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以進(jìn)一步了解玻璃類量子材料。完成OLCF訓(xùn)練示例所需的所有模擬，有了Summit，就可以以一種更具互動(dòng)性的方式運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探索更多未知的東西。
（責(zé)任編輯：fqj）