机器学习最近被出现为研究复杂现象的有希望的方法，其特征是丰富的数据集。特别地，以数据为中心的方法为手动检查可能错过的实验数据集中自动发现结构的可能性。在这里，我们介绍可解释的无监督监督的混合机学习方法，混合相关卷积神经网络（Hybrid-CCNN），并将其应用于使用基于Rydberg Atom阵列的可编程量子模拟器产生的实验数据。具体地，我们应用Hybrid-CCNN以通过可编程相互作用分析在方形格子上的新量子阶段。初始无监督的维度降低和聚类阶段首先揭示了五个不同的量子相位区域。在第二个监督阶段，我们通过培训完全解释的CCNN来细化这些相界并通过训练每个阶段提取相关的相关性。在条纹相中的每个相捕获量子波动中专门识别的特征空间加权和相关的相关性并鉴定两个先前未检测到的相，菱形和边界有序相位。这些观察结果表明，具有机器学习的可编程量子模拟器的组合可用作有关相关量子态的详细探索的强大工具。
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Trirhenatech联盟将于10月27日在德国凯斯劳滕举行的“上莱茵人工智能侦查”的已接受文件。会议的主题是人工智能在生命科学，智能系统，行业4.0，流动性等中的应用。Trirhenatech联盟是莱茵河武术师，卡尔斯鲁厄，卡尔斯鲁厄，奥芬堡合作州立大学罗比堡和特里尔的德国大学，包括德国大学的大学，包括德国佛罗里达，卡尔斯鲁厄，陆路和特里尔，法国大学网络Alsace Tech（由工程，建筑和管理领域的14个“盛大的”雄伟“组成，瑞士西北部应用科学和艺术大学。联盟的共同目标是加强知识，研究和技术的转移，以及学生的跨境流动。
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