Durante anos, os mais brilhantes f\u00edsicos tentaram unificar a F\u00edsica Cl\u00e1ssica e a F\u00edsica Qu\u00e2ntica em uma “Teoria de Tudo” sem sucesso at\u00e9 agora.<\/p>\n\n\n\n
A f\u00edsica cl\u00e1ssica remonta \u00e0 \u00e9poca de Isaac Newton e \u00e9 baseada em equa\u00e7\u00f5es f\u00edsicas e mec\u00e2nicas em que tudo funciona como um rel\u00f3gio, de forma previs\u00edvel e conhecida.<\/p>\n\n\n\n
A f\u00edsica qu\u00e2ntica, por outro lado, analisa as escalas microsc\u00f3picas e subat\u00f4micas e como elas interagem nos n\u00edveis das part\u00edculas, ondas e campos de for\u00e7a, onde as leis fundamentais neste n\u00edvel qu\u00e2ntico s\u00e3o opostas de seu comportamento no n\u00edvel cl\u00e1ssico. Em vez de certeza, voc\u00ea tem incerteza, em vez de previsibilidade, voc\u00ea tem probabilidade.<\/p>\n\n\n\n
Ent\u00e3o, como conectamos essas diferentes vis\u00f5es com a chamada “Teoria de Tudo”?<\/p>\n\n\n\n
Um artigo recente de Vitaly Vanchurin, professor de F\u00edsica da Universidade de Minnesota, argumenta que ao inv\u00e9s de simplesmente olhar para unir os mundos relativ\u00edstico e qu\u00e2ntico, talvez um terceiro fen\u00f4meno mere\u00e7a ser incorporado tamb\u00e9m: o dos observadores.<\/p>\n\n\n\n
Em seu artigo, Vanchurin considera a possibilidade de que uma proposta de “rede neural microsc\u00f3pica” possa servir como a estrutura fundamental a partir da qual todos os outros fen\u00f4menos da natureza – observadores qu\u00e2nticos, cl\u00e1ssicos e macrosc\u00f3picos – emergem.<\/p>\n\n\n\n
O artigo se baseia em um artigo anterior, “Rumo a uma Teoria do Aprendizado de M\u00e1quina”, no qual Vanchurin empregou a mec\u00e2nica estat\u00edstica para examinar as redes neurais. A partir desse trabalho, Vanchurin primeiro se deu conta de alguns dos corol\u00e1rios que parecem existir entre as redes neurais e a din\u00e2mica da f\u00edsica qu\u00e2ntica.<\/p>\n\n\n\n
“Discutimos a possibilidade de que todo o universo em seu n\u00edvel mais fundamental seja uma rede neural. Identificamos dois tipos diferentes de graus de liberdade din\u00e2micos: vari\u00e1veis “trein\u00e1veis” (por exemplo, vetor de polariza\u00e7\u00e3o ou matriz de peso) e vari\u00e1veis “ocultas” (por exemplo, vetor de estado dos neur\u00f4nios).<\/em><\/p>\n\n\n\n Primeiro consideramos a evolu\u00e7\u00e3o das probabilidades das vari\u00e1veis trein\u00e1veis para argumentar que perto do equil\u00edbrio sua din\u00e2mica \u00e9 bem aproximada pelas equa\u00e7\u00f5es de Madelung (com a energia livre representando a fase) e mais longe do equil\u00edbrio pelas equa\u00e7\u00f5es de Hamilton-Jacobi (com a energia livre representando a fun\u00e7\u00e3o principal de Hamilton).<\/em><\/p>\n\n\n\n Isso mostra que as vari\u00e1veis trein\u00e1veis podem de fato exibir comportamentos cl\u00e1ssicos e qu\u00e2nticos com o vetor de estado dos neur\u00f4nios representando as vari\u00e1veis ocultas. Se os subsistemas est\u00e3o interagindo minimamente, com intera\u00e7\u00f5es descritas por um tensor m\u00e9trico, ent\u00e3o o espa\u00e7o-tempo emergente torna-se curvo.<\/em><\/p>\n\n\n\n Argumentamos que a produ\u00e7\u00e3o de entropia em tal sistema \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o local do tensor m\u00e9trico que deve ser determinada pelas simetrias do tensor Onsager. Acontece que um tensor Onsager muito simples e altamente sim\u00e9trico leva \u00e0 produ\u00e7\u00e3o de entropia descrita por Einstein e Hilbert. Isso mostra que a din\u00e2mica de aprendizagem de uma rede neural pode de fato exibir comportamentos aproximados descritos tanto pela mec\u00e2nica qu\u00e2ntica quanto pela relatividade geral. Tamb\u00e9m discutimos a possibilidade de que as duas descri\u00e7\u00f5es sejam formas hologr\u00e1ficas duais uma da outra”.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Uma nova maneira de pensar est\u00e1 surgindo sobre como diferentes \u00e1reas da f\u00edsica poderiam ser conectadas para criar um modelo que une o pensamento cient\u00edfico tradicional com novas ideias na f\u00edsica qu\u00e2ntica.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5524,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5523"}],"collection":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5523"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5523\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5524"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5523"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5523"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/curioustuff.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5523"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}