El paquete Python Q-GAIN (quantum gas analysis and inference) proporciona herramientas para implementar técnicas de aprendizaje automático y análisis con información física en experimentos de átomos fríos. Admite clasificación, detección de objetos y detección de características en imágenes de condensados de Bose-Einstein atómicos.
- Implementa un flujo de trabajo basado en módulos que cubre la carga de datos, preprocesamiento, identificación de características de ML y análisis convencional.
- Demostrado en la clasificación de dígitos manuscritos MNIST para validar el marco básico.
- Reimplementa el paquete SolDet para detectar excitaciones solitónicas en datos de tiempo de vuelo.
- Incluye una herramienta de detección de objetos para identificar vórtices cuantizados en imágenes BEC en forma de anillo.