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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02470v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 08:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:54.864803
• 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: トランスフォーマーベースの言語モデルをトレーニングして、人間が読めるPythonコードを作成します。 これまでに知られていなかった重要な量子状態の実験的な一般化を明らかにする。 メタ設計の基礎となる方法論は、自然に材料科学や工学などの分野に拡張することができる。
• 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) can solve complex scientific problems beyond human capabilities, but the resulting solutions offer little insight into the underlying physical principles. One prominent example is quantum physics, where computers can discover experiments for the generation of specific quantum states, but it is unclear how finding general design concepts can be automated. Here, we address this challenge by training a transformer-based language model to create human-readable Python code, which solves an entire class of problems in a single pass. This strategy, which we call meta-design, enables scientists to gain a deeper understanding and extrapolate to larger experiments without additional optimization. To demonstrate the effectiveness of our approach, we uncover previously unknown experimental generalizations of important quantum states, e.g. from condensed matter physics. The underlying methodology of meta-design can naturally be extended to fields such as materials science or engineering.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、人間の能力を超えた複雑な科学的問題を解決することができるが、結果として得られるソリューションは、基礎となる物理原理についての洞察をほとんど与えない。 量子物理学の顕著な例は、コンピュータが特定の量子状態を生成する実験を発見できる量子物理学である。 ここでは、トランスフォーマーベースの言語モデルをトレーニングして、人間の読みやすいPythonコードを生成することで、この問題に対処する。 メタデザインと呼ばれるこの戦略は、科学者がさらなる最適化なしにより深く理解し、より大きな実験に外挿することを可能にする。 提案手法の有効性を実証するため, 凝縮物質物理学から重要な量子状態の実験的一般化を明らかにする。 メタ設計の基礎となる方法論は、自然に材料科学や工学などの分野に拡張することができる。

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