Em um laboratório inteligente, físicos de Innsbruck e Viena apresentam um agente artificial que projeta autonomamente experimentos quânticos. Inicialmente, o sistema descobriu técnicas experimentais que são padrão nos laboratórios modernos de óptica quântica. Isso mostra como as máquinas poderiam desempenhar um papel mais criativo em pesquisa no futuro.
Os pesquisadores imaginaram até que ponto as máquinas poderiam realizar pesquisas de forma autônoma. Eles usaram um modelo de simulação projetiva para inteligência artificial para permitir que uma máquina aprendesse e agisse de forma criativa. Esta máquina autônoma armazena muitos fragmentos individuais de experiência em memória, que são conectados em rede.
A máquina constrói e adapta suas memórias enquanto aprende com tentativas bem-sucedidas e mal-sucedidas. Os cientistas de Innsbruck se uniram ao grupo de Anton Zeilinger, que já havia demonstrado a utilidade de procedimentos automatizados no projeto de experimentos quânticos com um algoritmo de busca chamado Melvin. Juntos, os físicos determinaram que experimentos quânticos são um ambiente ideal para testar a aplicabilidade da IA à pesquisa. Portanto, eles usaram o modelo de simulação projetiva para investigar o potencial de agentes de aprendizado artificial neste leito de teste. Eles publicaram seus resultados no Proceedings of National Academy of Sciences .
Memória da Máquina
O agente artificial desenvolve novos experimentos virtualmente colocando espelhos, prismas ou divisores de feixe em uma mesa de laboratório virtual. Se suas ações levarem a um resultado significativo, o agente terá uma chance maior de encontrar uma sequência semelhante de ações no futuro. Isso é conhecido como uma estratégia de aprendizado por reforço.
"Aprendizagem por reforço é o que distingue nosso modelo da pesquisa automatizada previamente estudada, que é governada por busca aleatória imparcial", diz Alexey Melnikov, do Departamento de Física Teórica da Universidade de Innsbruck. "O agente artificial realiza dezenas de milhares de experimentos na mesa de laboratório virtual . Quando analisamos a memória da máquina, descobrimos que certas estruturas se desenvolveram", diz Hendrik Poulsen Nautrup. Algumas dessas estruturas já são conhecidas pelos físicos como ferramentas úteis dos modernos laboratórios de óptica quântica. Outros são completamente novos e poderiam, no futuro, ser testados no laboratório.
"Aprendizagem por reforço nos permite encontrar, otimizar e identificar uma enorme quantidade de soluções potencialmente interessantes", diz Alexey Melnikov. "E às vezes também fornece respostas para perguntas que nem sequer perguntamos."
Suporte Criativo no laboratório
No futuro, os cientistas querem melhorar ainda mais seu programa de aprendizagem. Neste ponto, é uma ferramenta que pode aprender autonomamente a resolver uma determinada tarefa. Mas, no futuro, uma máquina poderia fornecer assistência mais criativa aos cientistas em pesquisas básicas.
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