Thuật toán nhìn vào bên trong vật liệu với hạt hạ nguyên tử

Trường khoa học vật lý của đại học Kent, trong hợp tác với Hội đồng Các cơ sở KH&CN (STFC) và các trường đại học Cardiff, Durham và Leeds, đã phát triển một thuật toán để huấn luyện các máy tính phân tích các tín hiệu từ những hạt hạ nguyên tử được gắn vào các vật liệu điện tử tiên tiến.

Công trình “Machine learning approach to muon spectroscopy analysis” xuất bản trên Journal of Physics: Condensed Matter .

Các hạt muon được tạo ra trong những máy gia tốc hạt lớn và được cấy vào bên trong các mẫu vật liệu để điều tra những đặc tính từ của nó. Các muon hữu dụng khi chúng ghép nối từ tính với các đơn nguyên tử bên trong vật liệu và sau đó phát ra một tín hiệu mà các nhà nghiên cứu có thể dò được để ghi nhận thông tin về từ tính đó.

Năng lực dùng để kiểm tra từ tính ở mức độ nguyên tử đó khiến các đo đạc dựa trên muon trở thành một trong những chứng minh về từ tính trong các vật liệu điện tử thuyết phục bậc nhất, bao gồm “vật liệu lượng tử” như siêu dẫn và các hình thức lạ của vật chất.

Vì không thể suy ra những gì đang diễn ra bên trong vật liệu bằng cách kiểm tra tín hiệu đơn giản, các nhà nghiên cứu thông thường so sánh dữ liệu của họ với các mô hình di truyền. Tương phản, nhóm nghiên cứu mà chúng ta nhắc ở trên đã áp dụng một kỹ thuật của khoa học vật liệu là phép phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis PCA), thường được dùng để nhận diện khuôn mặt.

Kỹ thuật PCA bao gồm một máy tính được cung cấp nhiều hình ảnh liên quan với nhau nhưng lại khá dễ phân biệt, sau đó chay một thuật toán nhận diện một số nhỏ của những hình ảnh “nguyên mẫu” có thể dược kết hợp và tái tạo với độ chính xác lớn, bất kỳ hình ảnh gốc nào. Một thuận toán được huấn luyện theo cách này có thể thực hiện những nhiệm vụ như ghi nhận việc liệu một hình ảnh có khớp hay tương đồng với một bức ảnh đã thấy không.

Các nhà nghiên cứu sau đó dùng kỹ thuật PCA để phân tích các tín hiệu gửi bằng các hạt muon cấy vào trong những vật liệu phức hợp, huấn luyện thuật toán đó cho một số lượng lớn các vật liệu lượng tử sử dụng dữ liệu thực phậm có được từ cỗ máy gia tốc ISIS Neutron & Muon tại Phòng thí nghiệm STFC Rutherford Appleton.

Kết quả này chứng tỏ kỹ thuật mới cũng tương tự phương pháp tiêu chuẩn phát hiện các chuyển pha và trong một số trường hợp có thể dò được chuyển pha nằm ngoài năng lực của phân tích liêu chuẩn. Tiến sĩ Jorge Quintanilla, nhà nghiên cứu lý thuyết vật chất đậm đặc tại Kent và ngươi dẫn dắt nhóm nghiên cứu Vật lý của vật liệu lượng tử, nói “Các kết quả nghiên cứu của chúng tôi rất đặc biệt, vì nó đạt được bằng một thuật toán không hiểu rõ về bản chất vật lý của vật liệu được điều tra. Điều này cho thấy cách tiếp cận mới có thể có ứng dụng rất rộng và như vậy chúng tôi đã sẵn sàng đưa thuật toán của mình cho cả cộng đồng nghiên cứu thế giới có thể sử dụng”.

Anh Vũ tổng hơp

Nguồn: https://phys.org/news/2021-05-algorithm-materials-subatomic-particles.html

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-648X/abe39e