Группа ученых из Австралии и Германии создал математическую модель, основанную на генетических алгоритмов расчетов, которые должны подтвердить наличие отклонений от классической причинности. Используя модели генетических алгоритмов, один из самых мощных технологий обучения машины, позволит эти модели, чтобы автоматически найти ближайший к классическим образам и установить отношения между ними в обрабатываемых данных.
«Теорема Белла исключает понятие классической причинности, которая является одной из крупнейших основ современной физики», — говорит доктор Альберто Перуззо (д-р Альберто Перуззо) из Университет rmit, Мельбурн, — «только недавно был проведен эксперимент с тревогой корреляции, который не представил каких-либо «лазеек» и результаты которого свидетельствуют о необходимости пересмотра классического понятия совпадение».
Вышеуказанные генетические алгоритмы должны быть обучены на поиск людей с классической точки зрения относительно изображений в наборах экспериментальных данных. С другой стороны, это позволит ученым количественно определить отклонения между классической и квантовой корреляции (взаимосвязи).
Ученые разработали модели, чтобы воздействовать на фотоны, частицы света, между которыми квантовых корреляций не наблюдается, явлениями, которые невозможно объяснить с точки зрения физики, классической. К работе были разработаны модели обширный набор экспериментальных данных, полученных с фотонами в различных квантовых состояниях, включая состояние квантовой запутанности. Генетические алгоритмы способны совершенствоваться в процессе самостоятельного исследования, выявлена взаимосвязь между фотонами и определяется их количественное значение.
«Район, в котором работаем мы разработали модель под названием «границы реальности»», — говорит доктор Крис ад (д-р Крис Ферри) из технологического университета в Сиднее — «эта область связана с понятием «локальный реализм», который является частью существующей физической модели, которые соответствуют общей теории относительности Альберта Эйнштейна».
