블랙홀은 시공간의 영역으로, 강한 중력력이있는 지역으로, 빛조차도 아무것도 아무것도 이벤트 수평선이라고 불리는 특정 거리 내에서 탈출 할 수 없습니다. 이로 인해 전통적인 방법을 사용하여 블랙홀 내부를 연구하기가 어렵습니다.
그러나 연구원들은 양자 컴퓨터를 사용하여 블랙홀의 중력장을 시뮬레이션 한 다음 머신 러닝을 사용 하여이 분야의 물질의 행동을 분석 할 수있었습니다. 이를 통해 블랙홀의 특성과 중력의 특성에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수있었습니다.
Google, Caltech 및 University of Maryland의 물리학자가 포함 된 연구팀은 Nature 저널에 결과를 발표했습니다.
이 연구는 양자 컴퓨터를 사용하여 실제 블랙홀의 단순화 된 모델 인 2 차원 블랙홀을 시뮬레이션했습니다. 양자 컴퓨터는 블랙홀의 중력장 과이 필드의 물질의 거동을 시뮬레이션 할 수있었습니다.
그런 다음 연구원들은 기계 학습을 사용하여 양자 컴퓨터 시뮬레이션의 데이터를 분석했습니다. 이를 통해 이벤트 수평선 및 특이점과 같은 블랙홀 내부의 주요 특징을 식별 할 수있었습니다.
연구원들은 또한 블랙홀 내부의 물질의 행동이 고전 물리학에 의해 예측되는 것과 다르다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 그들은 Matter가 이벤트 지평을 통해 터널을 터널하고 블랙홀에서 탈출 할 수 있음을 발견했습니다.
이 연구는 블랙홀의 특성과 중력의 특성에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 또한 양자 컴퓨팅 및 기계 학습을 사용하여 복잡한 물리 시스템을 연구 할 수있는 잠재력을 보여줍니다.
연구원들은 양자 컴퓨팅 및 기계 학습을 사용하여 블랙홀 및 기타 복잡한 물리 시스템을 연구하여 작업을 계속할 계획입니다. 그들은 그들의 연구가 우주와 물리학의 기본 법칙을 더 잘 이해하기를 희망합니다.
