廉价的机器电子学习潜力使人们能够对100 - 4000 K温度下氢阶段的过渡以及25 - 400千兆字节的压力进行调查，模拟规模和时间趋于一致。Credit : @ Michele Ceriotti , EPFL。

氢的密集金属氢气相像电导体一样，构成了巨大行星的内部，但难以研究和了解。通过将人工智能和量子力学结合起来，研究人员发现氢是如何在这些行星的极端压力条件下成为金属的。

剑桥大学(University of Cambridge)、 IBM研究公司(IBM Research)和EPFL的研究人员利用机器学习模仿氢原子之间的相互作用，以克服甚至最强大的超级计算机的体积和时标限制。他们发现，氢的变化不是突如其来或一蹴而就，而是以平稳和渐进的方式发生的。研究结果在《自然》杂志上报告。

氢由一个质子和一个电子组成，是宇宙中最简单和最丰富的元素。它是我们太阳系"木星" 、 "土星" 、 " Uranus "和" Neptuneet "以及环绕其他恒星的外行星的主要组成部分。

在巨型行星表面，氢仍然是一种分子气体。然而，深入到巨型行星的内部，压力超过了数百万标准大气。在这种极端压缩下，氢经历了一个阶段的过渡：氢分子内部的热粘结破裂，气体成为一种进行发电的金属。

剑桥卡文迪什实验室(Cavendish Laboratory)的第一作者程宾青博士(Bingqing Cheng)说， “金属氢的存在是一个世纪前推测出来的，但我们还不知道这个过程是如何发生的，因为在实验室环境中，很难重现一个巨大星球内部的极端压力条件，而且预测大型氢系统的行为也非常复杂。 ”

实验人员试图利用钻石邪恶电池对密密氢进行调查，在这种电池中，两名钻石对一个密闭的样品施加高压。尽管钻石是地球上最困难的物质，但与钻石永远存在的说法相反，该装置将在极端压力和高温下失灵，特别是在接触氢的情况下。这使实验既困难又昂贵。

理论研究也具有挑战性：虽然氢原子的运动可以用基于量子力学的方程式来解决，但计算几千个原子以上的系统在几毫秒以上的时间内的性能所需的计算能力超过了世界上最大和最快的超级计算机的能力。

人们普遍认为，密集氢的过渡是最重要的，伴随着所有物理特性的突然变化。第一级过渡的一个常见例子是沸腾的液体水：一旦液体变成蒸汽，其外观和行为就会完全改变，尽管温度和压力保持不变。

在目前的理论研究中，成及其同事利用机器学习模仿氢原子之间的相互作用，以克服直接量子机械计算的局限性。

“我们得出了一个出人意料的结论，发现了大量氢液中的分子向原子过渡的证据，而不是第一流， ”成晓河说。成晓河也是利邦学院( College)的一名青年研究员。

过渡是平稳的，因为相关的"临界点"是隐蔽的。在液体之间的所有阶段过渡中，关键点无处不在：分两个阶段存在的所有物质都有关键点。具有暴露临界点的系统，如蒸汽和液态水系统，具有明显不同的阶段。然而，高密度氢液体，加上隐藏的临界点，可在分子阶段和原子阶段之间逐步和持续地转变。此外，这一隐藏的临界点还引发了其他不寻常的现象，包括密度和热力最大化。

关于持续过渡的调查结果为解释密集氢方面相互矛盾的实验提供了一种新的方法。这还意味着在巨大的天然气行星上绝缘层和金属层之间的平稳过渡。如果不将机器学习、量子力学和统计学机械结合起来，就不可能进行这项研究。毫无疑问，这种办法将在今后发现更多关于氢系统的实际见解。作为下一步，研究人员的目标是回答有关密氢固相图的许多未决问题。

由国家提供

剑桥大学（剑桥大学）