Fyzici ze Švýcarského federálního technologického institutu Lausanne (EPFL) a Kolumbijské univerzity
V článku publikovaném v časopise Nature QuantumInformace, profesor EPFL Giuseppe Carleo a postgraduální studentka Kolumbijské univerzity Matija Medvidovich, našli způsob, jak provádět komplexní kvantové výpočetní algoritmy na tradičních počítačích namísto kvantových.
Známý „kvantový software“Jak se algoritmus kvantové přibližné optimalizace (QAOA) používá k řešení klasických optimalizačních problémů v matematice. V zásadě jde o způsob výběru nejlepšího řešení problému z řady možných řešení. Je velký zájem pochopit, jaké problémy lze efektivně vyřešit kvantovým počítačem, a QAOA je pro to jedním z nejviditelnějších kandidátů, “vysvětlil Carleo.
AI byla poprvé použita k určení kvantových chyb
QAOA má mnoho příznivců, včetněGoogle, který v blízké budoucnosti sází na kvantovou technologii a výpočetní techniku: V roce 2019 vytvořili Sycamore, 53bitový kvantový procesor, a použili ho k dokončení úkolu, který podle jejich odhadů zabere modernímu klasickému superpočítači zhruba 10 000 dolarů. starý. Sycamore dokončil stejný úkol za 200 sekund.
Pomocí konvenčních počítačů vědci vyvinulimetoda, která může přibližně napodobovat chování speciální třídy algoritmů známých jako variační kvantové algoritmy, jsou to metody určování stavu nejnižší energie neboli „základního stavu“ kvantového systému. QAOA je jedním z důležitých příkladů takové rodiny kvantových algoritmů, které podle výzkumníků patří mezi nejslibnější kandidáty na „kvantovou výhodu“ v počítačích blízké budoucnosti.
Přístup je založen na myšlence, žemoderní nástroje strojového učení lze použít k trénování a napodobování vnitřního fungování kvantového počítače. Klíčovým nástrojem těchto simulací je Neural Network Quantum States, umělá neuronová síť, kterou Carleo vyvinul v roce 2016 s Mathiasem Troyerem a nyní se poprvé používá při simulaci QAOA.
Přečtěte si více:
Podívejte se, jak černá díra začíná ničit hvězdu
Nové částice objevené ve Velkém hadronovém urychlovači
Vlny veder způsobily masivní tání grónského ledového příkrovu