Смартфоны и игры

Гeнeтичeскиe aлгoритмы, спoсoбныe мoдeрнизирoвaть сaмиx сeбя в прoцeссe сaмooбучeния, выявили взaимoсвязи мeжду фoтoнaми и oпрeдeлили иx количественное значение.»Область, в которой работают разработанные нами модели, получила название «границ реальности»» — рассказывает доктор Крис Ферри (Dr Chris Ferrie) из Технологического университета Сиднея, — «Эта область связана с понятием «локальный реализм», который является частью существующей физической модели, удовлетворяющей Общей теории относительности Альберта Эйнштейна». Группа ученых из Австралии и Германии составила математические модели, основанные на генетических алгоритмах, расчеты которых должны подтвердить наличие отклонений от классических причинно-следственных связей. Это, в свою очередь, позволит ученым определить количественно отклонения между понятиями классических и квантовых корреляций (взаимосвязей).Разработанные учеными модели оперируют с фотонами, частицами света, между которыми наблюдаются квантовые корреляции, явления, которые невозможно объяснить с точки зрения классической физики. Для работы моделей был подготовлен обширный набор экспериментальных данных, полученных при помощи фотонов, находящихся в различных квантовых состояниях, в том числе и в состоянии квантовой запутанности. Использование в моделях генетических алгоритмов, одной из самых мощных технологий машинного познания, позволит этим моделям автоматически найти самые близкие по образу классические образы и установить взаимосвязи между ними в обрабатываемых наборах данных.»Теорема Белла полностью исключает понятие классических причинно-следственных связей, что является одним из самых больших краеугольных камней современной физики» — рассказывает доктор Альберто Перуссо (Dr Alberto Peruzzo) из университета RMIT, Мельбурн, — «Только лишь недавно был проведен эксперимент с корреляциями Белла, в котором не присутствовало никаких «лазеек» и результаты которого указали на необходимость пересмотра классического понятия причинно-следственной связи».Упомянутые выше генетические алгоритмы должны обучиться поиску самых близких с классической точки зрения связанных образов в наборах экспериментальных данных.