بروزرسانی: 27 خرداد 1404
راهی ساده تر برای یادگیری فرآیندهای کوانتومی -- ScienceDaily
هولمز می گوید: «به طور معمول، وقتی چیزی به رایانه یاد می دهیم، به مثال های زیادی نیاز داریم. اما در این مطالعه، ما نشان می دهیم که تنها با چند مثال ساده به نام «وضعیت های محصول»، رایانه می تواند نحوه رفتار یک سیستم کوانتومی را حتی در هنگام برخورد با حالت های درهم تنیده، که درک آن ها پیچیده تر و چالش برانگیزتر است، بیاموزد.»
محققان نشان دادند که با آموزش QNN ها تنها با استفاده از چند نمونه از این مثال های ساده، کامپیوترها می توانند به طور موثر دینامیک پیچیده سیستم های کوانتومی درهم تنیده را درک کنند.
به لطف یک مطالعه پیشگام به رهبری پروفسور زوئی هلمز و تیم او در EPFL، اکنون به واقعیت نزدیک تر شده ایم. آنها با همکاری محققان در Caltech، دانشگاه آزاد برلین و آزمایشگاه ملی لوس آلاموس، راه جدیدی برای آموزش یک کامپیوتر کوانتومی پیدا کرده اند که چگونه رفتار سیستم های کوانتومی را درک و پیش بینی کند، حتی با چند مثال ساده.
محققان روی «شبکه های عصبی کوانتومی» (QNN) کار کردند، نوعی مدل یادگیری ماشینی که برای یادگیری و پردازش اطلاعات با استفاده از اصول الهام گرفته از مکانیک کوانتومی به منظور تقلید از رفتار سیستم های کوانتومی طراحی شده است.
«حالت های محصول» که دانشمندان استفاده کردند به مفهومی در مکانیک کوانتومی اشاره دارد که نوع خاصی از حالت را برای یک سیستم کوانتومی توصیف می کند. به عنوان مثال، اگر یک سیستم کوانتومی از دو الکترون تشکیل شده باشد، زمانی که حالت هر الکترون جداگانه در نظر گرفته شود و سپس با هم ترکیب شود، حالت محصول آن تشکیل می شود.
حالت های محصول
درست مانند شبکه های عصبی مورد استفاده در هوش مصنوعی، QNN ها از گره های به هم پیوسته یا "نرون ها" ساخته شده اند که محاسبات را انجام می دهند. تفاوت این است که در QNN ها، نورون ها بر اساس اصول مکانیک کوانتومی عمل می کنند و به آنها اجازه می دهد اطلاعات کوانتومی را مدیریت و دستکاری کنند.
حالت های محصول اغلب به عنوان نقطه شروع در محاسبات و اندازه گیری های کوانتومی استفاده می شوند، زیرا چارچوبی ساده تر و قابل کنترل تر برای مطالعه و درک رفتار سیستم های کوانتومی قبل از حرکت به حالت های پیچیده تر و درهم تنیده تر که ذرات با هم مرتبط هستند و نمی توان به طور مستقل توصیف کرد، فراهم می کند.
دنیایی را تصور کنید که در آن رایانه ها می توانند اسرار مکانیک کوانتومی را کشف کنند و ما را قادر به مطالعه رفتار مواد پیچیده یا شبیه سازی دینامیک پیچیده مولکول ها با دقت بی سابقه ای کنند.
کامپیوترهای کوانتومی بهتری در راه است
در نهایت، این روش با ایجاد امکان ایجاد برنامه های کوتاه تر و مقاوم تر در برابر خطا، عملکرد رایانه های کوانتومی را بهبود می بخشد. با یادگیری نحوه رفتار سیستم های کوانتومی، می توانیم برنامه نویسی رایانه های کوانتومی را ساده سازی کنیم که منجر به بهبود کارایی و قابلیت اطمینان می شود. هلمز می گوید: «ما می توانیم رایانه های کوانتومی را با کوتاه تر کردن برنامه های آنها و کمتر مستعد خطا کردن، بهتر کنیم.
منبع
این کار همچنین فرصت های جدیدی را برای استفاده از رایانه های کوانتومی برای حل مسائل مهمی مانند مطالعه مواد پیچیده جدید یا شبیه سازی رفتار مولکول ها باز می کند.