研究人員稱人工智能工具可以預(yù)測量子系統(tǒng)的行為

俄羅斯研究人員發(fā)明了一種基于人工智能()的工具，通過“觀察”a的結(jié)構(gòu)來預(yù)測它的行為。根據(jù)發(fā)表在《新物理學(xué)雜志》(The New Journal of Physics)上的一項研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自主地找到適合量子優(yōu)勢演示的解決方案。

這將有助于研究人員開發(fā)新的高效量子計算機?！拔覀冊谟?xùn)練計算機自主預(yù)測一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是否具有量子優(yōu)勢方面取得了相當(dāng)大的成功，”實驗室的副教授Leonid Fedichkin說?，F(xiàn)代科學(xué)中的許多問題都是通過量子力學(xué)計算來解決的。一些例子是研究化學(xué)反應(yīng)和尋找穩(wěn)定的分子結(jié)構(gòu)的醫(yī)藥，藥劑學(xué)和其他行業(yè)。所涉及問題的量子性質(zhì)使量子計算更適合它們。相比之下，經(jīng)典計算往往只返回龐大的近似解。制造量子計算機是昂貴和耗時的，并且由此產(chǎn)生的設(shè)備不能保證表現(xiàn)出任何量子優(yōu)勢——也就是說，運行速度比傳統(tǒng)計算機快。因此，研究人員需要工具來預(yù)測給定的量子設(shè)備是否具有量子優(yōu)勢。實現(xiàn)量子計算的方法之一是量子漫步。簡而言之，該方法可以被想象成一個粒子在某一網(wǎng)絡(luò)中運動，該網(wǎng)絡(luò)是a的基礎(chǔ)。如果一個粒子從一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點到另一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的量子行走速度比經(jīng)典的模擬粒子快，那么基于該電路的設(shè)備將具有量子優(yōu)勢。尋找這樣的超級網(wǎng)絡(luò)是量子行走專家的一項重要任務(wù)。俄羅斯研究人員所做的是用人工智能取代專家。他們訓(xùn)練這臺機器來區(qū)分網(wǎng)絡(luò)，并判斷給定的網(wǎng)絡(luò)是否會帶來量子優(yōu)勢。這就為構(gòu)建量子計算機找到了合適的候選網(wǎng)絡(luò)。研究小組使用了一種針對圖像識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一個鄰接矩陣作為輸入數(shù)據(jù)，以及輸入和輸出節(jié)點的數(shù)目。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)返回一個關(guān)于給定節(jié)點之間的經(jīng)典步長和量子步長哪個更快的預(yù)測。Fedichkin說:“這種方法并不明顯有效，但確實有效。”“量子和經(jīng)典行為之間的界限往往很模糊。我們研究的獨特特點是由此產(chǎn)生的專用計算機視覺，能夠識別網(wǎng)絡(luò)空間中的這條細線，”俄羅斯ITMO大學(xué)的Alexey Melnikov補充說。研究人員開發(fā)了一種基于量子算法的簡化計算電路開發(fā)的工具。由此產(chǎn)生的器件將在生物光子學(xué)研究和材料科學(xué)中引起人們的興趣。