2 Dessa författare bidrog lika mycket till detta arbete. Medan neurala nätverk har varit anmärkningsvärt framgångsrika för en mängd praktiska problem, de ofta tillämpas som en svart låda, vilket begränsar deras nytta för vetenskapliga upptäckter. Här presenterar vi en neural nätverk arkitektur som kan användas för att upptäcka fysiska begrepp från experimentell data utan att förses med ytterligare förkunskaper. För en mängd enkla system inom klassisk och kvantmekanik lär sig vårt nätverk att komprimera experimentell data till en enkel representation och använder representationen för att svara på frågor om det fysiska systemet. Fysiska begrepp kan extraheras från den inlärda representationen, nämligen: (1) Representationen lagrar de fysiskt relevanta parametrarna, som frekvensen av en pendel. (2) Nätverket finner och utnyttjar bevarandelagar: det lagrar det totala vinkelmomentet för att förutsäga rörelse av två kolliderande partiklar. (3) Med tanke på mätdata från ett enkelt kvantmekaniskt system känner nätverket korrekt igen antalet frihetsgrader som beskriver det underliggande kvanttillståndet. (4) Med tanke på en tidsserie av solens och Mars positioner som observerats från Jorden, upptäcker nätverket den heliocentriska modellen av solsystemet som är, kodar det data in i vinklarna på de två planeterna som ses från solen. Vårt arbete utgör ett första steg mot att besvara frågan om de traditionella sätt på vilka fysiker modellerar naturen naturligt uppstår från experimentella data utan någon matematisk och fysisk förkunskap, eller om det finns alternativa eleganta formalismer, som kan lösa några av de grundläggande begreppsmässiga problemen i modern fysik, såsom mätproblemet i kvantmekanik.
I Ref. REF en modifierad β-VAE, kallad SciNet, användes för att svara på frågor om ett fysiskt system.
Discovering physical concepts with neural networks
{'venue': 'Phys. Rev. Lett. 124, 010508 (2020)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}