Пакет Q-GAIN (quantum gas analysis and inference) для Python предоставляет инструменты для внедрения методов машинного обучения и анализа, учитывающего физические законы, в экспериментах с холодными атомами. Он поддерживает классификацию, обнаружение объектов и выявление признаков на изображениях атомных конденсатов Бозе-Эйнштейна.
- Реализует модульный рабочий процесс, охватывающий загрузку данных, предварительную обработку, идентификацию признаков ML и традиционный анализ.
- Демонстрируется на классификации рукописных цифр MNIST для проверки базовой структуры.
- Переимплементирует пакет SolDet для обнаружения солитонных возбуждений в данных времени пролёта.
- Включает инструмент обнаружения объектов для идентификации квантованных вихрей на кольцевых изображениях BEC.