Questo "memristore quantistico" potrebbe abilitare computer quantistici simili al cervello

Entrambi gli approcci quantistici e neuromorfici promettono di riscrivere radicalmente il modo in cui utilizziamo i computer. E ora sono stati uniti dopo che i ricercatori hanno sviluppato un “memristor quantistico” che potrebbe costituire la base delle reti neurali quantistiche.

Mentre la legge di Moore sembra avere ancora vita dentro, il limitets di convenzionale informatica stanno diventando evidenti, e c’è un crescente interesse verso tipi completamente diversi di elaborazione delle informazioni che potrebbero superare questi ostacoli.

Una possibilità è l’informatica quantistica, che sfrutta le proprietà dei computer quantistici per ottenere accelerazioni di calcolo esponenziali su alcuni problemi specifici. Un'altra opzione è ricablare i chip dei nostri computer per replicare più fedelmente il modo in cui funziona il nostro cervello, noto come calcolo neuromorfico.

I due approcci cercano di migliorare aspetti molto diversi dell’informatica convenzionale e le sinergie tra i due sono tutt’altro che ovvie. Ma questo potrebbe iniziare a cambiare dopo il ricercatores ha dimostrato il primo componente neuromorfico in grado di elaborare informazioni quantistiche.

Il componente in questione è noto come memristor, a Nome che deriva da una combinazione di memoria e resistenza. Questi dispositivi alterano la loro resistenza in base alla quantità di corrente che scorreed attraverso di loro nel passato, immagazzinando essenzialmente un ricordo del loro stato precedente.

Questa capacità ha attirato l’attenzione degli ingegneri neuromorfici perché imita il comportamento delle sinapsi biologiche, le connessioni tra i neuroni. nel cervello—che cambiano la forza delle loro connessioni a seconda della frequenza con cui si attivano. C'è stata una raffica di ricerche recenti che tentano di utilizzare i memristor per costruire computer più simili al cervello.

Ora, però, i fisici dell’Università di Vienna hanno fatto un ulteriore passo avanti con l’idea sviluppando un componente che mostra lo stesso comportamento durante l’elaborazione delle informazioni quantistiche. Il nuovo dispositivo è descritto in a articolo recente in Nature Photonics.

Il loro cosiddetto “memristor quantistico” è costruito utilizzando la tecnologia fotonica integrata, che trasporta i fotoni attorno a un chip di silicio per elaborare le informazioni. Ma mentre i chip fotonici normalmente eseguono solo calcoli classici, i ricercatori li progettanoed uno che può manipolare gli stati quantistici dei fotoni che lo attraversano.

Per fare questo sfruttanoed il principio quantistico di sovrapposizione: l'idea che un sistema quantistico può trovarsi in una combinazione di più di uno stato contemporaneamente. Lo fanno fornendo al fotone due percorsi e facendolo percorrere entrambi contemporaneamente.

Ciò costituisce la base di un qubit, l’equivalente quantistico di un bit, che può essere utilizzato per codificare le informazioni. Allo stesso modo un bit può essere 0 o 1, il fotone può trovarsi nel primo o nel secondo canale, oppure, grazie alle strane proprietà della meccanica quantistica, in una sovrapposizione dei due.

Il ricercatores ' L'innovazione più importante, tuttavia, è stata quella di accoppiare questo sistema con un circuito aggiuntivo che essenzialmente conta il numero di fotoni che viaggiano attraverso uno dei percorsi e lo utilizza per regolare la forza del segnale attraverso l'altro percorso. Il risultato è un dispositivo in grado sia di elaborare informazioni quantistiche sia di esibire un comportamento memristivo.

Per dimostrare il potenziale del loro memristor quantistico per compiti informatici pratici, hanno quindi creato un modello computerizzato del componente e hanno simulato cosa accadrebbe se ne mettessimo insieme un gruppo. Hanno creato una sorta di rete neurale basata su un principio chiamato calcolo dei giacimenti, che essenzialmente alimenta i dati in una grande rete le cui connessioni sono fisse e quindi addestra semplicemente un singolo livello di lettura per interpretare l'output di questo serbatoio.

Hanno dimostrato che un sistema composto solo da 3 dei loro memristor quantistici hanno imparato a classificare le cifre scritte a mano con una precisione del 95% dopo essersi allenati su sole 1,000 immagini. Riferiscono gli autoried ecco diversi schemi classici di calcolo del serbatoio raggiungonod accuratezze peggiori con risorse di calcolo e dati considerevolmente maggiori.

Il team ha anche dimostrato che una rete composta dai propri dispositivi potrebbe imparare a svolgere compiti quantistici al di là di qualsiasi dispositivo classico. Hanno addestrato il loro dispositivo a rilevare se i sistemi quantistici fossero collegati con una precisione del 98%.

Figurare Scoprire come utilizzare un dispositivo che sposa due paradigmi informatici così diversi richiederà un lavoro considerevole. Ma le reti neurali quantistiche potrebbero essere un nuovo potente strumento nel campo della tecnologia post-Legge di Moore era dell'informatica.

Immagine di credito: Equinox Graphics, Università di Vienna

Alla ricerca di modi per stare al passo con il ritmo del cambiamento? Ripensa a ciò che è possibile.  Unisciti a una coorte esclusiva e altamente curata di 80 dirigenti per l'Executive Program (EP) di punta di Singularity, un programma di trasformazione della leadership completamente coinvolgente di cinque giorni che sconvolge i modi di pensare esistenti. Scopri una nuova mentalità, un set di strumenti e una rete di colleghi futuristi impegnati a trovare soluzioni al ritmo veloce del cambiamento nel mondo. Clicca qui per saperne di più e candidarti oggi stesso!

• Coinsmart. Il miglior scambio di bitcoin e criptovalute d'Europa.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Conoscenza amplificata. ACCESSO LIBERO.
• Criptofalco. Radar Altcoin. Prova gratuita.
• Fonte: https://singularityhub.com/2022/04/04/quantum-memristor-could-enable-quantum-neuromorphic-computing/