por Phys.org
Perguntado sobre a origem das suas ideias, Whitelam disse: "As pessoas usaram técnicas na literatura de aprendizagem de máquina para jogar jogos de vídeo Atari que pareciam naturalmente adequados à ciência dos materiais. "
Num jogo de vídeo como Pac Man, o objetivo com a aprendizagem de máquina seria escolher um momento específico para uma ação - para cima, para baixo, para baixo, para a esquerda, para a direita, etc. - a ser realizada. Ao longo do tempo, os algoritmos de aprendizagem de máquina vão "aprender" os melhores movimentos a fazer, e quando, para atingir as pontuações alta Os mesmos algoritmos podem funcionar para sistemas de nanoescala.
As simulações de Whitelam são também uma espécie de resposta para um antigo experimento de pensamento em física chamado Maxwell's Demon. Brevemente, em 1867, o físico James Clerk Maxwell propôs uma caixa cheia com um gás, e no meio da caixa haveria um "demônio" sem massa controlando um alçapão. O demónio abriria a porta para permitir que moléculas mais rápidas do gás se movessem para um lado da caixa e moléculas mais lentas para o lado oposto.
Eventualmente, com todas as moléculas tão segregadas, o lado "lento" da caixa estaria frio e o "lado rápido" seria quente, combinando com a energia das moléculas.
Em uma simulação, Whitelam otimizou o processo de arrastar uma conta de nanoescala através da água. Ele modelou uma chamada armadilha óptica na qual os feixes laser, agindo como pinças de luz, podem segurar e mover uma conta.
"O nome do jogo é: Vai daqui para lá com o mínimo de trabalho possível no sistema. "As contas abanam sob flutuações naturais chamadas movimento browniano à medida que as moléculas de água estão a bombardeá-lo. Whitelam mostrou que se estas flutuações podem ser medidas, mover a conta pode então ser feito no momento mais eficiente energético.
"Aqui estamos a mostrar que podemos treinar um demônio de rede neural para fazer algo semelhante ao experimento de pensamento de Maxwell mas com uma armadilha óptica. "
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