Con il miglioramento della tecnologia quantistica, i ricercatori sono in grado di connettere un numero crescente di componenti per creare nascenti computer quantistici. Una sfida importante è sapere quali componenti e configurazioni hanno il maggior potenziale per creare sistemi utili. Ora, Leopoldo Sarra ed Florian Marquard hanno mostrato come l’apprendimento automatico può essere utilizzato per implementare la progettazione sperimentale bayesiana profonda di reti quantistiche su larga scala.
Marquardt ha sede presso l'Istituto Max Planck per la Scienza della Luce in Germania, dove è stata condotta la ricerca. Da allora Sarra si è trasferito al Flatiron Institute negli Stati Uniti, da dove ha parlato Mondo della fisica sulla ricerca.
Cos’è il disegno sperimentale bayesiano profondo?
La progettazione sperimentale è quella branca della scienza che si occupa della selezione degli esperimenti da eseguire per caratterizzare un sistema o fenomeno fisico. Quando progettano un nuovo esperimento, gli scienziati devono considerare le ipotesi che vogliono testare o falsificare e dare la priorità a quelle che probabilmente saranno più utili. Esistono spesso dipendenze molto complicate tra le quantità fisiche di interesse e le quantità accessibili che gli scienziati possono osservare. Le implicazioni di un risultato sperimentale solitamente non sono ovvie.
Il disegno sperimentale bayesiano è una tecnica per identificare automaticamente gli esperimenti più utili che ci permetteranno di comprendere il più possibile su un sistema fisico. In particolare, partendo da alcune conoscenze o aspettative iniziali su un sistema, costruisce un modello statistico che quantifica le incertezze nella nostra conoscenza e come cambiano quando viene eseguito un determinato esperimento. Pertanto, quantifica l'utilità di un esperimento e, quindi, trova quello più utile.
Tuttavia, questa tecnica è nota per essere molto costosa dal punto di vista computazionale. Tradizionalmente, per renderlo fattibile erano necessarie approssimazioni molto approssimative (o anche solo euristiche). Con il recente sviluppo di tecniche di intelligenza artificiale come le reti neurali (chiamate anche “deep learning”, da cui la parola “deep”), è ora possibile realizzare approssimazioni molto migliori della tecnica bayesiana, portando a risultati più efficienti e accurati.
Quali sono le principali sfide che devono affrontare le persone che progettano piattaforme di tecnologia quantistica?
I dispositivi quantistici attuali sono estremamente impegnativi da costruire e utilizzare. Sono fortemente influenzati dalle interferenze e dal rumore ambientale, che possono minare la loro affidabilità e la capacità di costruire dispositivi di grandi dimensioni collegandone molti insieme. In particolare, nonostante gli sforzi produttivi volti a produrre dispositivi identici, ogni componente sarà sempre leggermente diverso a causa delle imperfezioni di fabbricazione, e quindi avrà un comportamento leggermente diverso da quello previsto. Inoltre, il comportamento di un componente può essere influenzato anche dalle condizioni ambientali (come fluttuazioni di temperatura, rumore ambientale, ecc.). Pertanto, la capacità di comprendere l’effettivo regime operativo di un dispositivo e di tenere adeguatamente conto e correggere queste deviazioni dal comportamento previsto diventa cruciale.
In che modo la progettazione sperimentale bayesiana profonda può aiutare a risolvere questi problemi?
Poiché semplicemente non è possibile caratterizzare manualmente ogni dispositivo quantistico ogni volta prima dell’uso, è necessario impiegare tecniche automatizzate. La progettazione sperimentale bayesiana fornisce un modo per caratterizzare un sistema quantistico con un numero minimo di misurazioni. Può essere utilizzato per confrontare diversi approcci e comprendere quelli più efficienti. Sebbene le strategie progettate manualmente possano fornire una soluzione, ci aspettiamo che le tecniche bayesiane siano molto più efficienti, fornendo risultati più rapidi e accurati. Il loro vantaggio è duplice: primo, ti dicono come incorporare il risultato di un nuovo esperimento nella conoscenza precedente; in secondo luogo, ti dicono quale esperimento eseguire successivamente. Qualsiasi inefficienza in entrambe le fasi comporterebbe tempi di caratterizzazione più lunghi o una minore precisione.
Cosa hai fatto nel tuo articolo “Progettazione sperimentale bayesiana profonda per sistemi quantistici a molti corpi”?
In questo lavoro abbiamo preso spunto da alcune delle tecniche più avanzate dell'intelligenza artificiale che si occupano della stima delle quantità necessarie per utilizzare il framework bayesiano, e abbiamo indagato la loro possibile applicazione ai sistemi quantistici. L’obiettivo era capire quanto possano essere utili per caratterizzare un dispositivo quantistico, quanto sarebbero efficienti e quali sfide tecniche devono essere superate per le future applicazioni pratiche. Abbiamo considerato alcune delle piattaforme più comuni (cavità accoppiate e array di qubit) ed esplorato l'applicazione di queste tecniche per trovare i loro parametri operativi. Abbiamo confrontato l'efficienza con alcune strategie di caratterizzazione più ingenue, come l'esecuzione di misurazioni casuali o misurazioni uniformi in un intervallo di parametri. Abbiamo anche studiato l'effetto delle diverse scelte progettuali nonché l'impatto del rumore nelle previsioni.
Cosa avete scoperto e come potrebbe favorire lo sviluppo delle tecnologie quantistiche?
La progettazione sperimentale deep bayesiana fornisce un modo per aggiornare la conoscenza dei parametri del sistema e della loro incertezza dopo ogni misurazione in situazioni in cui la relazione tra il risultato della misurazione e l’aggiornamento dei parametri non è banale. Mentre le tecniche standard in genere trovano solo un singolo risultato che con maggiore probabilità descrive il sistema, una tecnica profonda si avvicina all’intera distribuzione. Di conseguenza, può rivelare i limiti di una determinata strategia di caratterizzazione. Se l'incertezza di un parametro non diminuisce dopo molte misurazioni, in genere significa che la configurazione della misurazione non consente la determinazione univoca di quel parametro.
Osservando le misurazioni selezionate, vediamo che emergono “strategie efficaci” che combinano l’esplorazione di diversi contesti di misurazione (dove vengono identificate le configurazioni di misurazione più rilevanti) e lo sfruttamento dei contesti identificati per ridurre l’incertezza.
Inoltre, abbiamo mostrato i vantaggi di una strategia di caratterizzazione attiva, in cui ogni esperimento (misurazione successiva) viene scelto per massimizzare l'utilità, rispetto ad altre strategie di misurazione più semplici. Per una caratterizzazione efficiente di un dispositivo quantistico, che può dipendere da molti parametri diversi ed essere influenzato da varie fonti di rumore, eseguire misurazioni casuali che non tengono conto dei risultati precedenti è chiaramente non ottimale.
Gli sviluppi futuri di questa tecnica porteranno a dispositivi quantistici molto più affidabili.
L’apprendimento automatico aiuta gli studi sui magneti quantistici
Sembra che darai seguito a questo lavoro con ulteriori ricerche
Con questo lavoro, abbiamo dimostrato che la progettazione sperimentale bayesiana profonda fornisce vantaggi concreti nella caratterizzazione dei sistemi quantistici rispetto a tecniche più semplici. I prossimi passi sarebbero il miglioramento tecnico del metodo presentato per consentire applicazioni rapide su dispositivi quantistici reali e la possibilità di estenderlo a sistemi più grandi. Sebbene attualmente l’algoritmo debba essere rieseguito dopo ogni misurazione, una possibilità sarebbe quella di apprendere prima un’intera strategia di suggerimento di misurazione attraverso molte simulazioni, e quindi utilizzare questo predittore più veloce per l’uso con il dispositivo reale.
Più in generale, la capacità di avere un modello di un fenomeno fisico, di valutarne l’incertezza, e di capire quali esperimenti siano più utili per migliorarlo è alla base del metodo scientifico. Mentre attualmente modelliamo semplicemente il sistema quantistico con alcuni parametri sconosciuti, e diversi esperimenti corrispondono semplicemente a diverse impostazioni di misurazione, possiamo immaginare un algoritmo futuro che agisca come una sorta di “scienziato artificiale”, in grado di esplorare da solo un fenomeno fisico. Anche lo studio della progettazione sperimentale bayesiana nelle tecniche quantistiche porterà a progressi in questa visione a lungo termine.
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- Fonte: https://physicsworld.com/a/deep-bayesian-experimental-design-characterizes-large-scale-quantum-systems/
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