L'intelligence artificielle prédit le comportement des systèmes quantiques

• Le modèle d'IA prédit si une machine quantique donnée aura un avantage quantique.
• Il est basé sur un réseau de neurones qui analyse la structure du réseau d'un système quantique et apprend progressivement à prédire son comportement.
• Cela aidera les scientifiques à développer de nouveaux dispositifs quantiques efficaces.

L'informatique quantique a le potentiel de résoudre divers problèmes complexes que les ordinateurs d'aujourd'hui ne peuvent même pas traiter. Par exemple, il peut aider les scientifiques à étudier en détail les réactions chimiques et à détecter des structures moléculaires stables pour la pharmacie et d'autres domaines.

Cependant, l'un des problèmes clés de l'informatique classique et quantique est l'accélération du calcul. Bien que les ordinateurs quantiques puissent fonctionner beaucoup plus rapidement que les ordinateurs classiques, le développement de telles machines nécessiterait beaucoup de temps et d'argent. Même alors, personne ne peut garantir que ces machines présenteront des avantages quantiques.

Récemment, une équipe de recherche de l'Institut de physique et de technologie de Moscou, de l'Université ITMO et de l'Institut de physique et de technologie Valiev a développé un nouvel outil qui prédit si une machine quantique donnée aura un avantage quantique.

Ce nouvel outil est basé sur un réseau de neurones qui analyse la structure du réseau d'un système quantique et apprend progressivement à prédire son comportement. Il aidera les scientifiques à développer de nouveaux dispositifs quantiques efficaces.

L'IA identifie des candidats pour construire des ordinateurs quantiques

Les marches quantiques ont été utilisées ces dernières années pour traiter efficacement l'information quantique. Ce sont des contreparties quantiques des marches aléatoires classiques. Vous pouvez visualiser ce phénomène comme une particule voyageant dans un réseau spécifique qui sous-tend un circuit quantique.

Contrairement à l'état d'un marcheur classique, l'état du marcheur quantique peut être une superposition cohérente de plusieurs positions. Un appareil aura un avantage quantique si une particule dans le circuit de l'appareil présente une marche quantique (d'un nœud de réseau à un autre) plus rapidement que son homologue classique.

Référence :Nouveau Journal de Physique | DOI :10.1088/1367-2630/ab5c5e | MIPT

Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé un modèle d'apprentissage automatique pour identifier ces réseaux supérieurs. Le modèle fait la distinction entre les réseaux et apprend progressivement à prédire si un réseau donné offrira un avantage quantique. Cela nous donne les réseaux qui peuvent être utilisés pour développer un ordinateur quantique efficace.

Illustration de l'IA à la recherche d'avantages quantiques 

Des exemples de formation ont été générés en simulant la dynamique de marche aléatoire des particules classiques et quantiques. Chaque exemple d'entraînement contenait une matrice d'adjacence et une étiquette correspondante (« classique » ou « quantique »).

L'équipe de recherche a également construit un outil pour simplifier le développement de circuits informatiques basés sur des algorithmes quantiques. Il pourrait être utilisé pour mener des recherches en science des matériaux et en biophotonique.

Promenades quantiques

Les marches quantiques fourniront un moyen simple (beaucoup plus simple que les architectures basées sur les qubits et les portes) de mettre en œuvre des calculs quantiques de phénomènes naturels. Par exemple, ils ont le potentiel de décrire avec précision l'excitation de protéines photosensibles comme la chlorophylle ou la rhodopsine.

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Étant donné que la protéine est une biomolécule complexe avec une structure similaire à celle d'un réseau, la détermination du temps de marche quantique d'un nœud de réseau à un autre peut révéler ce qui se passe réellement dans une molécule :où l'électron se déplacera et quel type d'excitation il provoquera .