Mạng lưới thần kinh tăng tốc độ đo lường trạng thái lượng tử – Physics World

Mạng lưới thần kinh tăng tốc độ đo lường trạng thái lượng tử – Physics World

Dấu thời gian: 31:2023 chiều ngày 12 tháng 00 năm XNUMX

tóm tắt thuật toán lượng tử
(Được phép: iStock/Anadmist)

Một mạng lưới thần kinh có thể ước tính mức độ vướng víu trong các hệ lượng tử hiệu quả hơn nhiều so với các kỹ thuật truyền thống, một nghiên cứu mới cho thấy. Bằng cách vượt qua nhu cầu mô tả đầy đủ các trạng thái lượng tử, phương pháp học sâu mới có thể tỏ ra đặc biệt hữu ích đối với các công nghệ lượng tử quy mô lớn, trong đó việc định lượng sự vướng víu sẽ rất quan trọng nhưng những hạn chế về tài nguyên khiến cho việc mô tả đầy đủ trạng thái trở nên không thực tế.

Sự vướng víu – một tình huống trong đó nhiều hạt chia sẻ một hàm sóng chung, do đó sự xáo trộn của một hạt ảnh hưởng đến tất cả các hạt khác – là trung tâm của cơ học lượng tử. Đồng tác giả nghiên cứu cho biết việc đo lường mức độ vướng víu trong một hệ thống là một phần để hiểu mức độ “lượng tử” của nó. Miroslav Ježek, một nhà vật lý tại Đại học Palacký ở Czechia. Ông giải thích: “Bạn có thể quan sát hành vi này bắt đầu từ các hệ thống hai hạt đơn giản nơi các nguyên tắc cơ bản của vật lý lượng tử được thảo luận. “Mặt khác, chẳng hạn, có một mối liên hệ trực tiếp giữa những thay đổi của sự vướng víu và sự chuyển pha trong vật chất vĩ mô.”

Mức độ vướng víu của hai hạt bất kỳ trong một hệ thống có thể được định lượng bằng một con số duy nhất. Để có được giá trị chính xác của con số này yêu cầu phải tái tạo lại hàm sóng, nhưng việc đo lường một trạng thái lượng tử sẽ phá hủy nó, do đó, nhiều bản sao của cùng một trạng thái phải được đo đi đo lại nhiều lần. Điều này được gọi là chụp cắt lớp lượng tử tương tự như chụp cắt lớp cổ điển, trong đó một loạt hình ảnh 2D được sử dụng để xây dựng hình ảnh 3D và đó là hệ quả không thể tránh khỏi của lý thuyết lượng tử. “Nếu bạn có thể tìm hiểu về trạng thái lượng tử từ một phép đo thì qubit sẽ không phải là qubit – nó sẽ là một chút – và sẽ không có giao tiếp lượng tử,” nói Ana Predojević, một nhà vật lý tại Đại học Stockholm, Thụy Điển, và là thành viên của nhóm nghiên cứu.

Vấn đề là tính không chắc chắn vốn có của phép đo lượng tử khiến việc đo độ vướng víu giữa (ví dụ) giữa các qubit trong bộ xử lý lượng tử trở nên cực kỳ khó khăn, vì người ta phải thực hiện chụp cắt lớp hàm sóng đa qubit đầy đủ trên mỗi qubit. Predojević cho biết, ngay cả đối với một bộ xử lý nhỏ, việc này cũng sẽ mất nhiều ngày: “Bạn không thể chỉ thực hiện một phép đo và nói xem bạn có vướng víu hay không”. “Giống như khi người ta chụp CAT [chụp cắt lớp vi tính] cột sống của bạn – bạn cần ở trong ống 45 phút để họ có thể chụp toàn bộ hình ảnh: bạn không thể hỏi liệu có vấn đề gì với đốt sống này hay đốt sống kia từ một lần quét năm phút.

Tìm câu trả lời đủ tốt

Mặc dù việc tính toán độ vướng víu với độ chính xác 100% yêu cầu chụp cắt lớp trạng thái lượng tử đầy đủ, nhưng tồn tại một số thuật toán có thể đoán trạng thái lượng tử từ một phần thông tin. Ježek nói, vấn đề với cách tiếp cận này là “không có bằng chứng toán học nào chứng minh rằng với một số phép đo hạn chế, bạn có thể nói điều gì đó về sự vướng víu ở một mức độ chính xác nào đó”.

Trong công trình mới, Ježek, Predojević và các đồng nghiệp đã thực hiện một chiến thuật khác, loại bỏ hoàn toàn khái niệm tái cấu trúc trạng thái lượng tử để chỉ nhắm mục tiêu vào mức độ vướng víu. Để làm điều này, họ đã thiết kế các mạng thần kinh sâu để nghiên cứu các trạng thái lượng tử vướng víu và đào tạo chúng trên dữ liệu được tạo bằng số. Ježek giải thích: “Chúng tôi chọn ngẫu nhiên các trạng thái lượng tử và sau khi tạo ra trạng thái, chúng tôi biết đầu ra của mạng vì chúng tôi biết mức độ vướng víu trong hệ thống”. “nhưng chúng tôi cũng có thể mô phỏng dữ liệu mà chúng tôi sẽ nhận được trong quá trình đo số lượng bản sao khác nhau từ các hướng khác nhau…Những dữ liệu mô phỏng này là đầu vào của mạng.”

Các mạng đã sử dụng những dữ liệu này để tự học cách đưa ra các ước tính ngày càng tốt hơn về độ vướng víu từ các tập hợp phép đo nhất định. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã kiểm tra độ chính xác của thuật toán bằng cách sử dụng bộ dữ liệu mô phỏng thứ hai. Họ nhận thấy sai số của nó thấp hơn khoảng 10 lần so với sai số của thuật toán ước tính chụp cắt lớp lượng tử truyền thống.

Kiểm tra phương pháp bằng thực nghiệm

Cuối cùng, các nhà nghiên cứu đã đo bằng thực nghiệm hai hệ thống vướng víu thực sự: một chấm lượng tử bán dẫn được bơm cộng hưởng và một nguồn hai photon chuyển đổi xuống tham số tự phát. Ježek nói: “Chúng tôi đã đo toàn bộ phương pháp chụp cắt lớp trạng thái lượng tử…và từ đó chúng tôi biết mọi thứ về trạng thái lượng tử. Sau đó, chúng tôi đã bỏ qua một số phép đo này.” Khi họ loại bỏ ngày càng nhiều phép đo, họ so sánh sai số trong các dự đoán của mạng lưới thần kinh sâu với sai số từ cùng một thuật toán truyền thống. Lỗi của các mạng thần kinh thấp hơn đáng kể.

Ryan Glasser, một chuyên gia quang học lượng tử tại Đại học Tulane ở Louisiana, Hoa Kỳ, người trước đây đã sử dụng máy học để ước tính các trạng thái lượng tử, gọi công trình mới là "có ý nghĩa". Glasser nói: “Một trong những vấn đề mà công nghệ lượng tử đang gặp phải hiện nay là chúng ta đang đạt đến điểm mà chúng ta có thể mở rộng mọi thứ sang các hệ thống lớn hơn và… bạn muốn có thể hiểu đầy đủ về hệ thống của mình. “Các hệ lượng tử nổi tiếng là tinh tế và khó đo lường cũng như mô tả đầy đủ…[Các nhà nghiên cứu] cho thấy rằng họ có thể định lượng rất chính xác mức độ vướng víu trong hệ thống của họ, điều này rất hữu ích khi chúng ta tiến tới các hệ lượng tử ngày càng lớn hơn vì không ai muốn máy tính lượng tử hai qubit.”

Nhóm hiện có kế hoạch mở rộng nghiên cứu của mình sang các hệ thống lượng tử lớn hơn. Ježek cũng quan tâm đến vấn đề nghịch đảo: “Giả sử chúng ta cần đo độ vướng víu của một hệ lượng tử với độ chính xác, chẳng hạn, 1%,” anh ấy nói, “Chúng ta cần mức độ đo tối thiểu nào để đạt được mức đó ước tính vướng víu?”

Nghiên cứu được xuất bản trong Những tiến bộ khoa học.

Dấu thời gian:

Thêm từ Thế giới vật lý