By: scitechdaily.com
Esto podría generar nuevos conocimientos sobre las propiedades cuánticas de la materia que interactúa fuertemente, como los núcleos atómicos y las estrellas de neutrones.
Ilustración: Andreas Ekström y Yen Strandqvist / Chalmers University of Technology.
Crédito: Andreas Ekström y Yen Strandqvist / Universidad Tecnológica de Chalmers
Un cálculo tan complejo que lleva veinte años completarlo en una potente computadora de escritorio ahora se puede realizar en una hora en una computadora portátil normal. El físico Andreas Ekström de la Universidad Tecnológica de Chalmers , junto con colegas de investigación internacionales, ha diseñado un nuevo método para calcular las propiedades de los núcleos atómicos de manera increíblemente rápida.
El nuevo enfoque se basa en un concepto llamado emulación, donde un cálculo aproximado reemplaza a un cálculo completo y más complejo. Aunque los investigadores están tomando un atajo, la solución termina siendo casi exactamente la misma. Es una reminiscencia de los algoritmos del aprendizaje automático, pero en última instancia, los investigadores han diseñado un método completamente nuevo. Abre aún más posibilidades en la investigación fundamental en áreas como la física nuclear.
“Ahora que podemos emular núcleos atómicos con este método, tenemos una herramienta completamente nueva para construir y analizar descripciones teóricas de las fuerzas entre protones y neutrones dentro del núcleo atómico”, dice el líder de investigación Andreas Ekström, profesor asociado del Departamento de Física. en Chalmers.
Fundamental para comprender nuestra existencia
El tema puede parecer un nicho, pero de hecho es fundamental para comprender nuestra existencia y la estabilidad y origen de la materia visible. La mayor parte de la masa atómica reside en el centro del átomo , en una región densa llamada núcleo atómico. Las partículas constituyentes del núcleo, los protones y neutrones, se mantienen unidas por algo llamado fuerza fuerte. Aunque esta fuerza es tan fundamental para nuestra existencia, nadie sabe exactamente cómo funciona. Para aumentar nuestro conocimiento y desentrañar las propiedades fundamentales de la materia visible, los investigadores deben poder modelar las propiedades de los núcleos atómicos con gran precisión .
Crédito: Anna-Lena Lundqvist / Universidad Tecnológica de Chalmers
La investigación básica en la que trabajan Andreas Ekström y sus colegas arroja nueva luz sobre temas que van desde las estrellas de neutrones y sus propiedades, hasta la estructura más interna y la desintegración de los núcleos. La investigación básica en física nuclear también proporciona información esencial para la astrofísica, la física atómica y la física de partículas.
Abriendo puertas a posibilidades completamente nuevas
“Estoy increíblemente emocionado de poder hacer cálculos con tanta precisión y eficiencia. En comparación con nuestros métodos anteriores, parece que ahora estamos computando a la velocidad del rayo. En nuestro trabajo en curso aquí en Chalmers, esperamos mejorar aún más el método de emulación y realizar análisis estadísticos avanzados de nuestros modelos de mecánica cuántica. Con este método de emulación parece que podemos lograr resultados que antes se consideraban imposibles. Esto ciertamente abre las puertas a posibilidades completamente nuevas ”, dice Andreas Ekström.
Más sobre el atajo matemático
El nuevo método de emulación se basa en algo llamado continuación de vector propio (EVC). Permite la emulación de muchas propiedades de la mecánica cuántica de los núcleos atómicos con una velocidad y precisión increíbles. En lugar de resolver directamente una y otra vez el complejo problema de muchos cuerpos, que requiere mucho tiempo, los investigadores han creado un atajo matemático, utilizando una transformación en un subespacio especial. Esto hace posible utilizar algunas soluciones exactas para luego obtener soluciones aproximadas mucho más rápido.
Con el nuevo método, los resultados se generaron en unos pocos minutos en una computadora portátil estándar.
Las líneas discontinuas indican los valores de los datos experimentales.
Ilustración: Andreas Ekström y Yen Strandqvist / Chalmers University of Technology.
Crédito: Andreas Ekström y Yen Strandqvist / Universidad Tecnológica de Chalmers
Si el emulador funciona bien, genera soluciones que son casi exactamente (alrededor del 99 por ciento) similares a las soluciones al problema original. En muchos sentidos, se trata de los mismos principios que se utilizan en el aprendizaje automático, pero no es una red neuronal ni un proceso gaussiano; lo sustenta un método completamente nuevo. El método EVC para la emulación no se limita a los núcleos atómicos, y los investigadores actualmente están buscando más en diferentes tipos de aplicaciones.
