Машинное обучение помогло смоделировать квантовые системы

Физики использовали машинное обучение для обратного проектирования гамильтоновых моделей. Работа поможет усовершенствовать квантовые вычислительные устройства.

Машинное обучение помогло смоделировать квантовые системы

Для создания вычислительных устройств нового поколения необходимо как можно более точно описывать поведение частиц в квантовых системах. Новый алгоритм с машинным обучением способен выбирать только те модели, которые описывают целевую систему с максимальной точностью

Системы частиц и их эволюция описываются математическими моделями, для создания которых требуется крепкая теоретическая база и большой массив эспериментальных данных. Еще более сложным является описание систем частиц, взаимодействующих друг с другом на квантовомеханическом уровне. Часто это делается при помощи гамильтоновых моделей. Создать такие модели на основе наблюдений сложно из-за природы квантовых состояний, которые коллапсируют при попытках их проверить.

Теперь физики разработали новый протокол для создать и проверки моделей, описывающих квантовые системы. Их алгоритм работает автономно, проектируя и выполняя эксперименты на целевой системе, при этом результате моделирования поступают обратно в программу. Она предлагает возможные гамильтоновы модели для описания целевой системы и ранжирует их при помощи коэффициентов Байеса — специальных статических метрик.

Ученые продемонстрировали способности алгоритма в реальном квантовом эксперименте на центрах дефектов в алмазе — хорошо изученной платформе для обработки квантовой информации и квантового зондирования. Этот алгоритм, согласно авторам,  можно использовать для автоматизированной проверки и настройки новых устройств, таких как квантовые сенсоры.

Следующим шагом своей работы физики видят расширение возможностей алгоритма для изучения более крупных систем и различных классов квантовых моделей, в основе каждой из которых лежат различные типы структур и физические принципы работы.

Статья об открытии опубликована в журнале Nature Physics.

Ссылка на основную публикацию