ومع تحسن التكنولوجيا الكمومية، أصبح الباحثون قادرين على ربط أعداد متزايدة من المكونات لإنشاء أجهزة كمبيوتر كمومية ناشئة. يتمثل أحد التحديات المهمة في معرفة المكونات والتكوينات التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانية لإنشاء أنظمة مفيدة. الآن، ليوبولدو سارا و فلوريان ماركوارت أظهر كيف يمكن استخدام التعلم الآلي لتنفيذ التصميم التجريبي العميق لشبكات الكم واسعة النطاق.
يقع مقر ماركوارت في معهد ماكس بلانك لعلوم الضوء في ألمانيا، حيث تم إجراء البحث. انتقل سارة منذ ذلك الحين إلى معهد فلاتيرون في الولايات المتحدة، حيث كان يتحدث عالم الفيزياء حول البحث.
ما هو التصميم التجريبي العميق بايزي؟
التصميم التجريبي هو فرع من فروع العلم الذي يتعامل مع اختيار التجارب التي سيتم إجراؤها لتوصيف نظام أو ظاهرة فيزيائية. عند تصميم تجربة جديدة، يجب على العلماء أن يأخذوا في الاعتبار الفرضيات التي يريدون اختبارها أو دحضها، وإعطاء الأولوية لتلك التي من المرجح أن تكون أكثر فائدة. غالبًا ما تكون هناك تبعيات معقدة للغاية بين الكميات الفيزيائية محل الاهتمام والكميات التي يمكن للعلماء الوصول إليها والتي يمكن للعلماء ملاحظتها. الآثار المترتبة على النتيجة التجريبية عادة ما تكون غير واضحة.
التصميم التجريبي البايزي هو تقنية لتحديد التجارب الأكثر فائدة تلقائيًا والتي ستسمح لنا بفهم أكبر قدر ممكن عن النظام المادي. على وجه الخصوص، بدءًا من بعض المعرفة أو التوقعات الأولية حول النظام، فإنه يبني نموذجًا إحصائيًا يحدد أوجه عدم اليقين في معرفتنا وكيف تتغير عند إجراء تجربة معينة. وبالتالي، فهو يحدد مدى فائدة التجربة، وبالتالي العثور على التجربة الأكثر فائدة.
ومع ذلك، فمن المعروف أن هذه التقنية مكلفة للغاية من الناحية الحسابية. تقليديا، كانت هناك حاجة إلى تقديرات تقريبية للغاية (أو حتى مجرد الاستدلال) لجعل ذلك ممكنا. مع التطور الأخير لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية (وتسمى أيضًا "التعلم العميق"، ومن هنا جاءت كلمة "عميق")، أصبح من الممكن الآن إجراء تقديرات تقريبية أفضل بكثير للتقنية البايزية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر كفاءة ودقة.
ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه الأشخاص الذين يقومون بتصميم منصات تكنولوجيا الكم؟
تعتبر الأجهزة الكمومية الحالية صعبة للغاية في البناء والتشغيل. فهي تتأثر بشدة بالتداخل والضوضاء البيئية، مما قد يؤدي إلى تقويض موثوقيتها وقدرتها على بناء أجهزة كبيرة من خلال ربط العديد منها معًا. على وجه الخصوص، على الرغم من جهود التصنيع لإنتاج أجهزة متطابقة، سيكون كل مكون دائمًا مختلفًا قليلاً بسبب عيوب التصنيع، وبالتالي سيكون له سلوك مختلف قليلاً عما كان متوقعًا. بالإضافة إلى ذلك، قد يتأثر سلوك أحد المكونات أيضًا بالظروف البيئية (مثل تقلبات درجات الحرارة والضوضاء المحيطة وما إلى ذلك). لذلك، تصبح القدرة على فهم نظام التشغيل الفعلي للجهاز وتفسير هذه الانحرافات عن السلوك المتوقع وتصحيحها بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية.
كيف يمكن للتصميم التجريبي البايزي العميق أن يساعد في حل هذه المشكلات؟
وبما أنه ببساطة ليس من الممكن وصف كل جهاز كمي يدويًا في كل مرة قبل الاستخدام، فيجب استخدام التقنيات الآلية. يوفر التصميم التجريبي البايزي طريقة لوصف النظام الكمي بأقل عدد من القياسات. ويمكن استخدامه لمقارنة الأساليب المختلفة وفهم أكثرها كفاءة. في حين أن الاستراتيجيات المصممة يدويًا يمكن أن توفر حلاً، فإننا نتوقع أن تكون التقنيات الافتراضية أكثر كفاءة، وتوفر نتائج أسرع وأكثر دقة. ميزتها ذات شقين: أولاً، يخبرونك بكيفية دمج نتيجة تجربة جديدة في المعرفة السابقة؛ ثانيًا، يخبرونك بالتجربة التي يجب إجراؤها بعد ذلك. أي عدم كفاءة في أي من الخطوتين سيؤدي إلى أوقات توصيف أطول أو دقة أقل.
ما الذي قمت به في ورقتك البحثية "التصميم التجريبي العميق لأنظمة الجسم المتعددة الكمومية"؟
في هذا العمل، أخذنا من بعض التقنيات الحديثة في الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع تقدير الكميات اللازمة لاستخدام إطار بايزي، وقمنا بالتحقق من إمكانية تطبيقها على الأنظمة الكمومية. كان الهدف هو فهم مدى فائدتها في توصيف الأجهزة الكمومية، ومدى كفاءتها، وما هي التحديات التقنية التي يجب التغلب عليها من أجل التطبيقات العملية المستقبلية. لقد نظرنا في بعض الأنظمة الأساسية الأكثر شيوعًا (التجاويف المقترنة ومصفوفات الكيوبت) واستكشفنا تطبيق هذه التقنيات للعثور على معلمات التشغيل الخاصة بها. قمنا بمقارنة الكفاءة مع بعض استراتيجيات التوصيف الأكثر سذاجة، مثل إجراء قياسات عشوائية أو قياسات موحدة في نطاق المعلمة. قمنا أيضًا بدراسة تأثير خيارات التصميم المختلفة بالإضافة إلى تأثير الضوضاء في التنبؤات.
ما الذي وجدته وكيف يمكن أن يعزز تطوير تقنيات الكم؟
يوفر التصميم التجريبي العميق بايزي طريقة لتحديث المعرفة بمعلمات النظام وعدم اليقين بعد كل قياس في المواقف التي تكون فيها العلاقة بين نتيجة القياس وتحديث المعلمة غير تافهة. في حين أن التقنيات القياسية لا تجد سوى نتيجة واحدة من المرجح أن تصف النظام، فإن التقنية العميقة تقارب التوزيع بأكمله. ونتيجة لذلك، يمكن أن يكشف عن حدود استراتيجية توصيف معينة. إذا لم يقل عدم اليقين في المعلمة بعد العديد من القياسات، فهذا يعني عادةً أن إعداد القياس لا يسمح بتحديد لا لبس فيه لتلك المعلمة.
من خلال النظر إلى القياسات المختارة، نرى ظهور "استراتيجيات فعالة" تجمع بين استكشاف إعدادات القياس المختلفة (حيث يتم تحديد تكوينات القياس الأكثر صلة) واستغلال الإعدادات المحددة لتقليل عدم اليقين.
علاوة على ذلك، فقد أظهرنا مزايا استراتيجية التوصيف النشطة، التي يتم فيها اختيار كل تجربة (القياس التالي) لتحقيق أقصى قدر من الفائدة، مقارنة باستراتيجيات القياس الأبسط الأخرى. لتوصيف فعال لجهاز كمي، والذي قد يعتمد على العديد من المعلمات المختلفة ويتأثر بمصادر مختلفة للضوضاء، من الواضح أن إجراء قياسات عشوائية لا تأخذ في الاعتبار النتائج السابقة هو دون المستوى الأمثل.
ستؤدي التطورات المستقبلية لهذه التقنية إلى أجهزة كمومية أكثر موثوقية.
التعلم الآلي يساعد في دراسات المغناطيس الكمومي
يبدو أنك ستتابع هذا العمل بمزيد من البحث
لقد أظهرنا من خلال هذا العمل أن التصميم التجريبي البايزي العميق يوفر مزايا ملموسة في توصيف الأنظمة الكمومية مقارنة بالتقنيات الأبسط. ستكون الخطوات التالية هي التحسين الفني للطريقة المقدمة للسماح بالتطبيقات السريعة على الأجهزة الكمومية الحقيقية وإمكانية التوسع إلى أنظمة أكبر. في حين أنه يتعين حاليًا إعادة تشغيل الخوارزمية بعد كل قياس، فإن أحد الاحتمالات هو أن نتعلم أولاً استراتيجية اقتراح القياس بأكملها من خلال العديد من عمليات المحاكاة، ثم استخدام هذا التوقع الأسرع للاستخدام مع الجهاز الحقيقي.
وبشكل أكثر عمومية، فإن القدرة على الحصول على نموذج لظاهرة فيزيائية، لتقييم عدم اليقين فيها، وفهم التجارب الأكثر فائدة لتحسينها، هو أساس المنهج العلمي. بينما نقوم حاليًا بنمذجة النظام الكمي ببعض المعلمات غير المعروفة، والتجارب المختلفة تتوافق ببساطة مع إعدادات قياس مختلفة، يمكننا تصور خوارزمية مستقبلية تعمل كنوع من "العالم الاصطناعي"، قادر على استكشاف ظاهرة فيزيائية من تلقاء نفسها. ستؤدي دراسة التصميم التجريبي البايزي في التقنيات الكمومية أيضًا إلى تقدم في هذه الرؤية طويلة المدى.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://physicsworld.com/a/deep-bayesian-experimental-design-characterizes-large-scale-quantum-systems/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 160
- a
- القدرة
- ماهرون
- من نحن
- يمكن الوصول
- حسابي
- دقة
- دقيق
- نشط
- الأفعال
- يقدم
- إضافة
- السلف
- مميزات
- مزايا
- تتأثر
- بعد
- الإيدز
- خوارزمية
- السماح
- أيضا
- دائما
- المحيط
- an
- و
- أي وقت
- تطبيق
- التطبيقات
- تطبيقي
- اقتراب
- تقارب
- هي
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- تقييم
- At
- الآلي
- تلقائيا
- على أساس
- أساس
- بايزي
- BE
- يصبح
- قبل
- سلوك
- أفضل
- ما بين
- الفرع
- نساعدك في بناء
- يبني
- by
- تسمى
- CAN
- قادر على
- تحدى
- التحديات
- تحدي
- تغيير
- وصف
- يميز
- الخيارات
- اختيار
- بوضوح
- دمج
- مشترك
- قارن
- مقارنة
- معقد
- عنصر
- مكونات
- أجهزة الكمبيوتر
- الخرسانة
- الشروط
- التواصل
- الرابط
- نظر
- نظرت
- تصحيح
- استطاع
- إلى جانب
- خلق
- خلق
- حاسم
- حاليا
- صفقة
- المخصصة
- تخفيض
- عميق
- تعتمد
- التبعيات
- وصف
- تصميم
- المصممين
- تصميم
- على الرغم من
- تقرير
- التطوير التجاري
- التطورات
- جهاز
- الأجهزة
- فعل
- مختلف
- توزيع
- do
- هل
- فعل
- اثنان
- كل
- تأثير
- كفاءة
- فعال
- جهود
- إما
- الظهور
- يعمل
- كامل
- بيئي
- تصور
- إلخ
- حتى
- توقع
- توقع
- متوقع
- ذو تكلفة باهظة
- تجربة
- تجريبي
- تجارب
- استغلال
- استكشاف
- استكشاف
- استكشاف
- جدا
- مواجهة
- FAST
- أسرع
- قابليه
- العثور على
- الاسم الأول
- دون تقلبات
- متابعيك
- في حالة
- الإطار
- تبدأ من
- جبهة
- إضافي
- مستقبل
- على العموم
- ألمانيا
- معطى
- هدف
- يملك
- he
- مساعدة
- من هنا
- كيفية
- كيفية
- HTTPS
- مطابق
- محدد
- تحديد
- if
- صورة
- التأثير
- تنفيذ
- آثار
- أهمية
- تحسن
- تحسين
- يحسن
- in
- دمج
- في ازدياد
- عدم الكفاءة
- معلومات
- في البداية
- معهد
- رؤيتنا
- مصلحة
- تدخل
- إلى
- قضية
- IT
- انها
- JPG
- م
- نوع
- معرفة
- المعرفة
- معروف
- كبير
- على نطاق واسع
- أكبر
- قيادة
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- اليسار
- Li
- ضوء
- مثل
- على الأرجح
- حدود
- يعد
- أبحث
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- الرئيسية
- جعل
- يدويا
- تصنيع
- كثير
- ماكس
- ماكس العرض
- تعظيم
- مايو..
- يعني
- قياس
- قياسات
- طريقة
- الحد الأدنى
- نموذج
- الأكثر من ذلك
- أكثر فعالية
- أكثر
- انتقل
- كثيرا
- يجب
- ناشئ
- ضروري
- حاجة
- بحاجة
- الشبكات
- عصبي
- الشبكات العصبية
- جديد
- التالي
- ضجيج
- الآن
- عدد
- أرقام
- رصد
- واضح
- of
- غالبا
- on
- ONE
- منها
- فقط
- طريقة التوسع
- تعمل
- or
- أخرى
- لنا
- نتيجة
- تغلب
- الخاصة
- ورق
- المعلمة
- المعلمات
- خاص
- مجتمع
- تنفيذ
- أداء
- ظاهرة
- صور
- مادي
- فيزياء
- عالم الفيزياء
- بلاتفورم
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- إمكانية
- ممكن
- محتمل
- عملية
- تنبؤات
- متنبئ
- قدم
- سابق
- أولويات
- مشاكل
- إنتاج
- بصورة صحيحة
- تزود
- ويوفر
- توفير
- يحسب
- كمية
- أجهزة الكمبيوتر الكم
- شبكات الكم
- أنظمة الكم
- تكنولوجيا الكم
- و qubit
- عشوائية
- نطاق
- حقيقي
- الأخيرة
- تخفيض
- النظام الحاكم
- صلة
- ذات الصلة
- الموثوقية
- الخدمة الموثوقة
- بحث
- الباحثين
- نتيجة
- النتائج
- كشف
- يجري
- حجم
- علوم
- علمي
- العلماء
- الثاني
- انظر تعريف
- مختار
- اختيار
- إعدادات
- الإعداد
- أظهرت
- بساطة
- ببساطة
- منذ
- عزباء
- حالات
- مختلفة قليلا
- حل
- حل
- بعض
- الأصوات
- مصادر
- معيار
- مكانة
- ابتداء
- دولة من بين الفن
- إحصائي
- خطوة
- خطوات
- استراتيجيات
- الإستراتيجيات
- بقوة
- مدروس
- دراسات
- دراسة
- دون المستوى الأمثل
- هذه
- نظام
- أنظمة
- أخذ
- تقني
- تقنية
- تقنيات
- التكنولوجيا
- تكنولوجيا
- اقول
- تجربه بالعربي
- من
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- هؤلاء
- عبر
- صورة مصغرة
- وهكذا
- الوقت
- مرات
- إلى
- سويا
- استغرق
- تقليديا
- صحيح
- عادة
- الشكوك
- عدم اليقين
- تقويض
- فهم
- غير معروف
- تحديث
- us
- تستخدم
- مستعمل
- عادة
- سهل حياتك
- مختلف
- جدا
- رؤيتنا
- تريد
- وكان
- طريق..
- we
- حسن
- كان
- ابحث عن
- متى
- التي
- في حين
- من الذى
- سوف
- مع
- كلمة
- للعمل
- العالم
- سوف
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت