Künstliche Intelligenz löst Rätsel der Physik der Kondensierten Materie

Was ist die perfekte Quantentheorie?

Einige Phänomene in der Physik der kondensierten Materie, die Festkörper und Flüssigkeiten untersucht, sind noch immer voller Rätsel. Bis heute ist beispielsweise ungeklärt, welcher Effekt dafür sorgt, dass der elektrische Widerstand von Hochtemperatur-Supraleitern bei Temperaturen von rund -200 Grad Celsius auf Null sinkt.

Solche außergewöhnlichen Zustände der Materie zu verstehen ist schwierig: Um die Physik der Hochtemperatur-Supraleiter zu verstehen wurden Quantensimulatoren entwickelt, die aus ultrakalten Lithiumatomen bestehen. Diese Simulatoren liefern Momentaufnahmen vom Quantensystem, das sich gleichzeitig in unterschiedlichen Konfigurationen befindet – Physiker sprechen von einer Superposition – und jeder Schnappschuss misst eine davon.  

Um die Merkmale solcher Quantensysteme verstehen zu können, wurden verschiedene theoretische Modelle entwickelt. Doch wie zutreffend sind diese? Die Frage lässt sich durch die Analyse der Bilddaten beantworten.

Erfolgreich nutzt hierfür ein Forschungsteam der TU München und der Harvard University (USA) maschinelles Lernen: Ein künstliches neuronales Netzwerk wurde trainiert, zwei konkurrierende Theorien zu unterscheiden.

„Ähnlich wie bei der Erkennung von Katzen oder Hunden auf Fotos werden Bilder von Konfigurationen aus jeder Quantentheorie in das neuronale Netzwerk eingespeist“, sagt Annabelle Bohrdt, Doktorandin an der TUM. „Die Netzwerkparameter werden dann optimiert, um jedem Bild das richtige Label zuzuweisen – in diesem Fall sind sie einfach nur Theorie A oder Theorie B statt Katze oder Hund.“

Nach der Trainingsphase mit theoretischen Daten musste das neuronale Netzwerk das Gelernte anwenden und Momentaufnahmen von Quantensimulatoren den Theorien A oder B zuordnen. Das Netzwerk selektierte damit die Theorie mit der größeren Vorhersagekraft.

Die neue Methode wollen die Forscher künftig nutzen, um die Übereinstimmung von Messungen mit unterschiedlichen theoretischen Modellen zu überprüfen. Ziel ist es, physikalische Effekte wie die Hochtemperatur-Supraleitung zu verstehen, was beispielsweise für verlustfreie Stromleitung und effizientere Magnetresonanz-Tomographen verwendet werden kann.