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Que se passe-t-il dans un trou noir ? Les réponses pourraient être écrites sur sa surface

Écrit par abadmin


L’informatique quantique et l’apprentissage automatique sont tous deux présentés comme la prochaine grande révolution informatique depuis un certain temps déjà. Cependant, les experts ont souligné que ces techniques ne sont pas des outils généralisés, elles ne seront que le grand bond en avant de la puissance informatique pour des algorithmes très spécialisés, et encore plus rarement pourront-elles travailler sur le même problème.

Un exemple d’endroit où ils pourraient travailler ensemble est la modélisation de la réponse à l’un des problèmes les plus épineux de la physique : quel est le lien entre la relativité générale et le modèle standard ?

Représentation graphique des modèles utilisés dans la recherche sur les trous noirs.  Crédit – Enrico Rinaldi / Université du Michigan, RIKEN et A. Silvestri

Représentation graphique des modèles utilisés dans la recherche sur les trous noirs. Crédit – Enrico Rinaldi / Université du Michigan, RIKEN et A. Silvestri

Une équipe dirigée par des chercheurs de l’Université du Michigan et du RIKEN pense qu’ils pourraient avoir développé un tel algorithme. Il n’y a pas beaucoup d’endroits où les deux grands modèles physiques entrent en collision, mais autour d’un trou noir en est un. Les trous noirs eux-mêmes sont des puits de gravité massifs régis entièrement par la physique définie par la relativité générale. Cependant, d’innombrables particules tourbillonnent autour de leurs horizons d’événements qui sont effectivement immunisés contre la gravité mais relèvent de la structure du modèle standard, qui traite directement de la physique des particules.

Il existe une théorie de longue date selon laquelle les mouvements et les accélérations des particules directement au-dessus d’un trou noir pourraient être une projection en deux dimensions de ce que le trou noir lui-même fait en trois dimensions. Cette notion s’appelle dualité holographique et pourrait offrir un moyen de rechercher cette interface critique entre la relativité (c’est-à-dire la physique des trous noirs) et le modèle standard (c’est-à-dire la physique des particules).

Vidéo Universe Today sur le principe holographique

La dualité holographique elle-même est cependant difficile à modéliser avec les algorithmes informatiques modernes. Alors Enrico Rinaldi, physicien à l’Université du Michigan et au RIKEN, a tenté de développer un nouveau modèle utilisant ces deux architectures informatiques très médiatisées – l’informatique quantique et l’apprentissage automatique.

L’informatique quantique elle-même peut être utile dans la modélisation de la physique des particules, car une partie de la physique sous-jacente à la plate-forme informatique elle-même est soumise à ces lois physiques qui nous sont si étrangères à une échelle macro. Dans ce cas, le Dr Rinaldi et son équipe ont utilisé un algorithme fonctionnant sur un ordinateur quantique pour simuler les particules qui composent le projet faisant partie de la dualité holographique.

Pour ce faire, ils ont utilisé un concept appelé modèle de matrice quantique. Comme pour de nombreuses simulations physiques, l’objectif final de la simulation était de trouver l’état d’énergie le plus bas du système. Les modèles matriciels quantiques aideraient à résoudre efficacement les problèmes d’optimisation qui trouveraient l’état d’énergie le plus bas des systèmes de particules projetés au-dessus d’un trou noir.

Vidéo PBS Space Time expliquant comment nous pourrions simplement vivre dans un hologramme.
Crédit – PBS Space Time YouTube

Les algorithmes utilisant un ordinateur quantique ne sont pas le seul moyen de trouver ces «états fondamentaux», car on appelle l’état d’énergie le plus bas du système. Une autre méthode consisterait à utiliser un type de technique d’IA appelée réseau de neurones. Ceux-ci sont basés sur l’utilisation de systèmes similaires à ceux trouvés dans le cerveau humain.

L’équipe a appliqué ces algorithmes à un type de modèle matriciel toujours basé sur des idées quantiques mais ne nécessitant pas de calcul quantique. Connues sous le nom de fonction d’onde quantique, celles-ci représentaient à nouveau l’activité des particules à la surface du trou noir. Et encore une fois, l’algorithme du réseau de neurones a pu résoudre le problème d’optimisation et trouver son « état fondamental ».

Selon Rinaldi, ces nouvelles techniques représentent une amélioration significative par rapport à d’autres efforts antérieurs pour résoudre ces algorithmes. « D’autres méthodes que les gens utilisent généralement peuvent trouver l’énergie de l’état fondamental, mais pas la structure entière de la fonction d’onde », a déclaré Rinaldi dans un communiqué de presse.

Vue d’artiste d’un trou noir supermassif actif.
Crédit : ESO/L. Calçada

Ce que cela signifie pour comprendre l’intérieur d’un trou noir, ou l’interface entre le modèle standard et la relativité générale, est encore un peu une boîte noire. Théoriquement, il devrait y avoir un moyen de modéliser l’intérieur d’un trou noir en utilisant les types de fonctions d’onde quantiques définies par ces algorithmes. Mais ce travail, qui pourrait conduire à une théorie quantique sous-jacente de la gravité selon Rinaldi, reste à faire. Alors que ces architectures informatiques à la mode continuent de gagner en popularité, il est presque certain que quelqu’un tentera de faire la lumière sur cette boîte noire.

La source: Univers aujourd’huipar Andy Tomaswick.




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