I fisici del Center for Computational Quantum Physics del Flatiron Institute hanno insegnato a una rete neurale a simulare
Prevedere le proprietà di una molecola o di un materialerichiede il calcolo del comportamento collettivo dei suoi elettroni. Il problema è che gli elettroni possono diventare "quantum-meccanicamente" impigliati tra loro, il che significa che non possono più essere gestiti individualmente, spiegano gli autori. L'intricata rete di connessioni diventa incredibilmente difficile anche per i computer più potenti da svelare direttamente per qualsiasi sistema composto da più di una manciata di particelle.
Per superare questa limitazione, i ricercatoriutilizzare una rete neurale che modella il comportamento di ulteriori elettroni "fantasma". Queste sono particelle che in realtà non esistono, ma con cui l'IA sostituisce le interazioni quantistiche. La rete neurale corregge il comportamento di queste particelle fino a trovare una soluzione esatta che corrisponda pienamente alle osservazioni reali. Ricrea così gli effetti dell'entanglement senza i relativi ostacoli computazionali.
Puoi gestire gli elettroni comenon parlano tra loro come se non interagiscono tra loro. Le particelle extra che aggiungiamo mediano le interazioni tra particelle reali che vivono nel sistema fisico reale che stiamo cercando di descrivere.
Javier Robledo Moreno, ricercatore presso la New York University, coautore dell'articolo
Nel loro articolo, i ricercatori hanno dimostratol'efficacia del metodo per modellare le funzioni d'onda di elettroni "entangled" per sistemi semplici che possono essere calcolati con altri metodi. I risultati della simulazione dell'entanglement quantistico hanno coinciso completamente con calcoli alternativi.
I ricercatori ritengono che il nuovo metodo lo consentiràprevedere le proprietà di un materiale o di una molecola senza doverle sintetizzare e testarle in laboratorio. Ad esempio, sarà possibile testare molte molecole diverse per una proprietà farmaceutica desiderata con pochi clic del mouse.
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