Fisici del Politecnico federale di Losanna (EPFL) e della Columbia University
In un articolo pubblicato sulla rivista Nature QuantumInformation, il professore dell'EPFL Giuseppe Carleo e lo studente laureato della Columbia University Matija Medvidovich, hanno trovato un modo per eseguire complessi algoritmi di calcolo quantistico su computer tradizionali anziché su quelli quantistici.
"Software quantistico" notoCome viene utilizzato l'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA) per risolvere i problemi di ottimizzazione classici in matematica. Fondamentalmente, è un modo per scegliere la migliore soluzione a un problema tra una varietà di possibili soluzioni. C'è molto interesse nel capire quali problemi possono essere risolti efficacemente da un computer quantistico e QAOA è uno dei candidati più visibili per questo ", ha spiegato Carleo.
L’intelligenza artificiale è stata utilizzata per la prima volta per individuare errori quantistici
QAOA ha molti sostenitori, tra cuiGoogle, che sta scommettendo sulla tecnologia quantistica e sull'informatica nel prossimo futuro: nel 2019, hanno creato Sycamore, un processore quantistico da 53 qubit, e lo hanno utilizzato per completare un'attività che, secondo le stime, richiederebbe a un moderno supercomputer classico circa $ 10.000 anni. vecchio. Sycamore ha completato lo stesso compito in 200 secondi.
Utilizzando computer convenzionali, gli scienziati hanno sviluppatoun metodo che può imitare approssimativamente il comportamento di una classe speciale di algoritmi noti come algoritmi quantistici variazionali, sono metodi per determinare lo stato di energia più bassa, o "stato fondamentale" di un sistema quantistico. QAOA è uno degli esempi importanti di una tale famiglia di algoritmi quantistici, che, secondo i ricercatori, sono tra i candidati più promettenti per il "vantaggio quantistico" nei computer del prossimo futuro.
L'approccio si basa sull'idea chei moderni strumenti di apprendimento automatico possono essere utilizzati per addestrare ed emulare il funzionamento interno di un computer quantistico. Lo strumento chiave per queste simulazioni è il Neural Network Quantum States, una rete neurale artificiale che Carleo ha sviluppato nel 2016 con Mathias Troyer e che ora viene utilizzata per la prima volta nella simulazione QAOA.
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