في هذا البحث، يستكشف المؤلفون إعادة بناء الفضاء الزمني للثقب الأسود من نوع Anti-de Sitter (AdS) من خلال التشابك الكمي، باستخدام إطار عمل التعلم الآلي. يستخدمون المعادلات التفاضلية العادية العصبية ودمج مونت كارلو لإنشاء طريقة لتدريب الوظائف بشكل مستمر، مما يمكّن من استخراج المقياس الكمي العام من بيانات إنترتي التشابك. يتم التحقق من صحة النهج…