論文の概要: Meta-Designing Quantum Experiments with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02470v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 16:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:20:58.466947
• Title: Meta-Designing Quantum Experiments with Language Models
• Title（参考訳）: メタ設計による言語モデルを用いた量子実験
• Authors: Sören Arlt, Haonan Duan, Felix Li, Sang Michael Xie, Yuhuai Wu, Mario Krenn,
• Abstract要約: 合成データに基づいて訓練されたコード生成言語モデルが,一発でクラス全体の問題を解決する方法を示す。 具体的には、新しい量子物理学実験の設計のために、シーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーアーキテクチャは解釈可能なPythonコードを生成する。 我々は、無限大の量子状態のクラスに対する一般的な、以前は知られていなかった設計規則を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.764173868070795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has the potential to significantly advance scientific discovery by finding solutions beyond human capabilities. However, these super-human solutions are often unintuitive and require considerable effort to uncover underlying principles, if possible at all. Here, we show how a code-generating language model trained on synthetic data can not only find solutions to specific problems but can create meta-solutions, which solve an entire class of problems in one shot and simultaneously offer insight into the underlying design principles. Specifically, for the design of new quantum physics experiments, our sequence-to-sequence transformer architecture generates interpretable Python code that describes experimental blueprints for a whole class of quantum systems. We discover general and previously unknown design rules for infinitely large classes of quantum states. The ability to automatically generate generalized patterns in readable computer code is a crucial step toward machines that help discover new scientific understanding -- one of the central aims of physics.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、人間の能力を超えた解決策を見つけることによって、科学的発見を著しく前進させる可能性がある。 しかし、これらの超人的解はしばしば直感的ではなく、可能な限り根底にある原理を明らかにするのにかなりの努力を必要とする。 ここでは、合成データに基づいて訓練されたコード生成言語モデルが、特定の問題の解決策を見つけるだけでなく、メタソリューションを生成できることを示す。 具体的には、新しい量子物理学実験の設計のために、シーケンス・ツー・シーケンス・トランスフォーマーアーキテクチャは、量子システム全体の実験的青写真を記述する解釈可能なPythonコードを生成する。 我々は、無限大の量子状態のクラスに対する一般的な、以前は知られていなかった設計規則を発見する。 可読性のあるコンピュータコードで一般化されたパターンを自動的に生成する能力は、物理の中心的な目的の一つである新しい科学的理解の発見を支援する機械にとって、重要なステップだ。

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