ブラックホールは時空の領域であり、非常に強い重力力があり、軽くさえも、イベントホライズンと呼ばれる特定の距離から逃げることはできません。これにより、従来の方法を使用してブラックホールの内部を研究することが困難になります。
しかし、研究者は量子コンピューターを使用してブラックホールの重力場をシミュレートし、機械学習を使用してこのフィールドの物質の挙動を分析することができました。これにより、彼らはブラックホールの特性と重力の性質に関する新しい洞察を得ることができました。
Google、Caltech、およびメリーランド大学の物理学者を含む研究チームは、Nature誌に調査結果を発表しました。
この研究では、量子コンピューターを使用して、本物のブラックホールの単純化されたモデルである2次元ブラックホールをシミュレートしました。量子コンピューターは、ブラックホールの重力場とこのフィールドでの物質の挙動をシミュレートすることができました。
その後、研究者は機械学習を使用して、量子コンピューターシミュレーションのデータを分析しました。これにより、イベントホライズンや特異点など、ブラックホールの内部の重要な機能を識別することができました。
研究者たちはまた、ブラックホールの内部における物質の行動は、古典物理学によって予測されるものとは異なることを発見しました。たとえば、彼らは、問題がイベントの地平線を通り抜けてブラックホールから逃げることができることを発見しました。
この研究は、ブラックホールの特性と重力の性質に関する新しい洞察を提供します。また、量子コンピューティングと機械学習を使用して複雑な物理システムを研究する可能性を示しています。
研究者は、量子コンピューティングと機械学習を使用して、ブラックホールやその他の複雑な物理システムを研究することを計画しています。彼らは、彼らの研究が物理学の宇宙と基本的な法則をよりよく理解することにつながることを望んでいます。
