フラットアイアン研究所の計算量子物理学センターの物理学者は、ニューラル ネットワークのシミュレーション方法を教えました。
分子または材料の特性の予測その電子の集団的挙動の計算が必要です。問題は、電子が互いに「量子力学的に」絡み合うようになる可能性があることです。これは、電子を個別に扱うことができなくなることを意味すると、著者は説明しています。絡み合った接続の網は、最も強力なコンピューターでさえ、一握り以上の粒子で構成されるシステムを直接解明することが非常に困難になります.
この制限を克服するために、研究者は追加の「ゴースト」電子の動作をモデル化するニューラル ネットワークを使用します。これらは実際には存在しない粒子ですが、AI が量子相互作用を置き換えます。ニューラル ネットワークは、実際の観測に完全に対応する正確な解が見つかるまで、これらの粒子の動作を修正します。したがって、付随する計算上のハードルなしでもつれの効果を再現します。
次のように電子を扱うことができます彼らはお互いに交流しないように、お互いに話しません。追加する余分な粒子は、記述しようとしている実際の物理システムに存在する実際の粒子間の相互作用を仲介します。
ハビエル・ロブレド・モレノ、ニューヨーク大学の研究者、論文の共著者
彼らの記事で、研究者は実証しました他の方法で計算できる単純なシステムの「絡み合った」電子の波動関数をモデル化する方法の有効性。量子もつれのシミュレーションの結果は、別の計算と完全に一致しました。
研究者は、新しい方法が可能になると信じています実験室で合成してテストすることなく、材料または分子の特性を予測します。たとえば、マウスを数回クリックするだけで、目的の医薬品特性について多くの異なる分子をテストすることが可能になります。
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