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냉각 원자 실험 분석을 위해 머신러닝과 물리 정보를 결합한 Python 패키지 Q-GAIN을 소개합니다. 이 패키지는 분류, 객체 탐지, 물리 지표 계산을 위한 모듈형 워크플로우를 제공하여 연구의 신속한 배포를 지원합니다.
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원문 바로가기본 논문에서는 냉각 원자(cold-atom) 실험을 위한 머신러닝 (ML) 및 물리 정보 기반 분석 (physics-informed analysis) 기술의 신속한 배포를 가능하게 하는 quantum gas analysis and inference (Q-GAIN) Python 패키지를 설명합니다. Q-GAIN은 별도의 설정 없이도 원자 보스-아인슈타인 응축물 (Bose-Einstein condensates, BECs) 이미지의 특징 검출을 위한 분류 (classification), 객체 탐지 (object detection), 그리고 물리 정보 기반 지표 (physics-informed metrics)를 구현합니다. Q-GAIN은 데이터 로딩 및 전처리로 시작하여, ML 기반 특징 식별을 거쳐, 전통적인 분석 기술로 마무리되는 자연스러운 모듈 기반 워크플로우를 권장합니다. 우리는 세 가지 ML 작업을 위해 Q-GAIN을 구성함으로써 이러한 모듈성을 입증합니다. 첫째, MNIST 데이터셋의 손글씨 숫자를 분류하는 표준 작업을 구현함으로써 Q-GAIN 프레임워크의 기본 워크플로우를 보여줍니다. 그다음, 우리의 이전 솔리톤 탐지 (SolDet) 패키지를 Q-GAIN 프레임워크 내에서 재구현하여, 비행 시간 (time-of-flight) 데이터에서의 솔리톤 여기 (solitonic excitations) 탐지 및 분석을 가능하게 합니다. 마지막으로, 고리 모양 BEC 이미지에서 양자화된 소용돌이 (quantized vortices)를 식별하는 객체 탐지 도구를 개발합니다.