Svarta hål är områden i rumtiden med så starka gravitationskrafter att ingenting, inte ens ljus, kan fly från ett visst avstånd, kallat händelsehorisonten. Detta gör det svårt att studera det inre av svarta hål med traditionella metoder.
Forskarna kunde dock använda en kvantdator för att simulera gravitationsfältet i ett svart hål och sedan använda maskininlärning för att analysera materiens beteende inom detta område. Detta gjorde det möjligt för dem att få nya insikter om egenskaperna hos svarta hål och gravitationens natur.
Forskargruppen, som inkluderade fysiker från Google, Caltech och University of Maryland, publicerade sina resultat i tidskriften Nature.
Studien använde en kvantdator för att simulera ett tvådimensionellt svart hål, som är en förenklad modell av ett riktigt svart hål. Kvantdatorn kunde simulera gravitationsfältet för det svarta hålet och materiens beteende i detta fält.
Forskarna använde sedan maskininlärning för att analysera data från kvantdatorsimuleringen. Detta gjorde det möjligt för dem att identifiera nyckeldragen i det svarta hålets inre, såsom händelsehorisonten och singulariteten.
Forskarna fann också att materiens beteende i det svarta hålets inre skilde sig från vad som förutspås av klassisk fysik. Till exempel fann de att materia kunde tunnla genom händelsehorisonten och fly från det svarta hålet.
Denna forskning ger nya insikter om egenskaperna hos svarta hål och gravitationens natur. Det visar också potentialen i att använda kvantberäkning och maskininlärning för att studera komplexa fysiska system.
Forskarna planerar att fortsätta sitt arbete med hjälp av kvantberäkning och maskininlärning för att studera svarta hål och andra komplexa fysiska system. De hoppas att deras forskning ska leda till en bättre förståelse av universum och fysikens grundläggande lagar.
