Le reti neurali accelerano le misurazioni dello stato quantico – Physics World

Le reti neurali possono stimare il grado di entanglement nei sistemi quantistici in modo molto più efficiente rispetto alle tecniche tradizionali, mostra un nuovo studio. Evitando la necessità di caratterizzare completamente gli stati quantistici, il nuovo metodo di deep learning potrebbe rivelarsi particolarmente utile per le tecnologie quantistiche su larga scala, dove la quantificazione dell'entanglement sarà cruciale ma i limiti delle risorse rendono irrealistica la caratterizzazione completa dello stato.

L'entanglement - una situazione in cui più particelle condividono una funzione d'onda comune, in modo che il disturbo di una particella influisca su tutte le altre - è al centro della meccanica quantistica. Misurare il grado di entanglement in un sistema fa quindi parte della comprensione di quanto sia "quantistico", afferma il coautore dello studio Miroslav Ježek, fisico dell'Università Palacký in Repubblica Ceca. “È possibile osservare questo comportamento a partire da semplici sistemi a due particelle in cui vengono discussi i fondamenti della fisica quantistica”, spiega. "D'altra parte, esiste un legame diretto tra, ad esempio, i cambiamenti di entanglement e le transizioni di fase nella materia macroscopica".

Il grado di entanglement di due particelle qualsiasi in un sistema può essere quantificato da un singolo numero. Ottenere il valore esatto di questo numero richiede la ricostruzione della funzione d'onda, ma misurare uno stato quantico lo distrugge, quindi più copie dello stesso stato devono essere misurate più e più volte. Questa è chiamata tomografia quantistica in analogia alla tomografia classica, in cui una serie di immagini 2D viene utilizzata per costruirne una 3D, ed è una conseguenza inevitabile della teoria quantistica. "Se potessi conoscere uno stato quantico da una misurazione, un qubit non sarebbe un qubit - sarebbe un po' - e non ci sarebbe alcuna comunicazione quantistica", afferma Ana Predojevic, fisico dell'Università di Stoccolma, in Svezia, e membro del gruppo di studio.

Il problema è che l'incertezza intrinseca di una misurazione quantistica rende estremamente difficile misurare l'entanglement tra (ad esempio) i qubit in un processore quantistico, poiché è necessario eseguire una tomografia a funzione d'onda multi-qubit completa su ciascun qubit. Anche per un piccolo processore, ci vorrebbero giorni: "Non puoi fare solo una misurazione e dire se hai entanglement o meno", dice Predojević. "È come quando le persone eseguono una TAC [tomografia assiale computerizzata] della colonna vertebrale: devi stare nel tubo 45 minuti in modo che possano acquisire l'immagine completa: non puoi chiedere se c'è qualcosa che non va in questa o quella vertebra da una scansione di cinque minuti.

Trovare risposte abbastanza buone

Sebbene il calcolo dell'entanglement con una precisione del 100% richieda una tomografia completa dello stato quantico, esistono diversi algoritmi che possono indovinare lo stato quantico da informazioni parziali. Il problema con questo approccio, dice Ježek, è "non c'è alcuna prova matematica che con un numero limitato di misurazioni si dica qualcosa sull'entanglement a un certo livello di precisione".

Nel nuovo lavoro, Ježek, Predojević e colleghi hanno preso una strada diversa, abbandonando del tutto la nozione di ricostruzione dello stato quantistico a favore del solo grado di entanglement. Per fare ciò, hanno progettato reti neurali profonde per studiare gli stati quantici entangled e li hanno addestrati su dati generati numericamente. "Selezioniamo casualmente gli stati quantistici e, avendo generato lo stato, conosciamo l'output della rete perché conosciamo la quantità di entanglement nel sistema", spiega Ježek; "ma possiamo anche simulare i dati che otterremmo durante la misurazione di diversi numeri di copie da diverse direzioni... Questi dati simulati sono l'input della rete."

Le reti hanno utilizzato questi dati per insegnare a se stesse a fare stime sempre migliori dell'entanglement da determinate serie di misurazioni. I ricercatori hanno quindi verificato l'accuratezza dell'algoritmo utilizzando una seconda serie di dati simulati. Hanno scoperto che i suoi errori erano circa 10 volte inferiori a quelli di un tradizionale algoritmo di stima della tomografia quantistica.

Testare il metodo sperimentalmente

Infine, i ricercatori hanno misurato sperimentalmente due sistemi entangled reali: un punto quantico a semiconduttore pompato in modo risonante e una sorgente di due fotoni a conversione parametrica spontanea verso il basso. "Abbiamo misurato la tomografia dello stato quantico completo... e da questo sapevamo tutto sullo stato quantico", dice Ježek, "Poi abbiamo omesso alcune di queste misurazioni". Man mano che rimuovevano sempre più misurazioni, confrontavano l'errore nelle previsioni delle loro reti neurali profonde con gli errori dello stesso algoritmo tradizionale. L'errore delle reti neurali era significativamente inferiore.

I fisici trovano un modo più brillante per diagnosticare gli stati quantistici

Ryan Glasser, un esperto di ottica quantistica presso la Tulane University in Louisiana, negli Stati Uniti, che ha precedentemente utilizzato l'apprendimento automatico per stimare gli stati quantistici, definisce il nuovo lavoro "significativo". "Uno dei problemi che le tecnologie quantistiche stanno affrontando in questo momento è che stiamo arrivando al punto in cui possiamo adattare le cose a sistemi più grandi e... tu vuoi essere in grado di comprendere appieno il tuo sistema", afferma Glasser. "I sistemi quantistici sono notoriamente delicati e difficili da misurare e caratterizzare completamente... [I ricercatori] mostrano di poter quantificare molto accuratamente la quantità di entanglement nel loro sistema, il che è molto utile mentre passiamo a sistemi quantistici sempre più grandi perché nessuno vuole un computer quantistico a due qubit.

Il gruppo ora prevede di estendere la sua ricerca a sistemi quantistici più grandi. Ježek è anche interessato al problema inverso: "Diciamo che dobbiamo misurare l'entanglement di un sistema quantistico con una precisione, diciamo, dell'1%", dice, "Quale livello minimo di misurazione è necessario per ottenere quel livello di stima dell'entanglement?"

La ricerca è pubblicata in Anticipi Scienza.

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/neural-networks-speed-up-quantum-state-measurements/