科学@科学家首次使用人工智能，在中子数据中，寻找亚原子水平的秘密！( 二 )
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因此 ， 计算机变得某种程度上是可靠的 。该团队对自动编码器（一种经常用于压缩和重建图像的人工神经网络）进行了培训 ， 使用超过500亿次计算对OLCF的超级计算资源进行了培训 ， OLCF是美国能源部(DOE)位于ORNL的科学用户设施办公室的一个机构 。能够模拟比人类能够检查的更多场景 ， 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 。计算机可以做一万个模型 ， 而不是一个人类只能做简单的100个左右 。
玻璃类量子材料
在研究人员对其进行训练后 ， ANN可以将模拟数据与SNS的Corelli仪器记录的实验散射数据进行比较 ， Corelli仪器旨在探测玻璃等材料中的无序 。ANN准确地捕捉了材料Dy2Ti2O7中1024个地点的数据 ， Dy2Ti2O7是一种自旋冰 ， 在低温下具有玻璃样的属性 。这种材料适合研究 ， 因为可以用令人惊叹的数学来理解它 ， 橡树岭国家实验室是一个可以真正对这些复杂材料进行研究的地方 。
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研究使用ORNL的计算和数据科学环境(CADES)与OLCF的系统进行进一步模拟分析 。在用模拟对网络进行训练后 ， 最终确定了一个模型哈密顿量来描述材料的磁性 ， 包括它变成类似玻璃的东西的点 。现在 ， 该团队正在Summit上训练更深层次的神经网络 ， 以进一步了解玻璃类量子材料 。完成OLCF训练示例所需的所有模拟 ， 有了Summit ， 就可以以一种更具互动性的方式运行神经网络 ， 探索更多未知的东西 。
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博科园｜研究/来自：橡树岭国家实验室
参考期刊《自然通讯》
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