O pacote Python Q-GAIN (quantum gas analysis and inference) fornece ferramentas para implantar técnicas de aprendizado de máquina e análise com informações físicas em experimentos com átomos frios. Ele suporta classificação, detecção de objetos e detecção de características em imagens de condensados de Bose-Einstein atômicos.
- Implementa um fluxo de trabalho baseado em módulos que cobre carregamento de dados, pré-processamento, identificação de características de ML e análise convencional.
- Demonstrado na classificação de dígitos manuscritos MNIST para validar o framework básico.
- Reimplementa o pacote SolDet para detectar excitações solitônicas em dados de tempo de voo.
- Inclui uma ferramenta de detecção de objetos para identificar vórtices quantizados em imagens BEC em forma de anel.