Flatiron Institute의 전산 양자 물리학 센터의 물리학자들은 시뮬레이션을 위해 신경망을 가르쳤습니다.
분자 또는 물질의 특성 예측전자의 집합적 거동을 계산해야 합니다. 문제는 전자가 서로 "양자-기계적으로" 얽혀 더 이상 개별적으로 처리할 수 없다는 것을 의미한다고 저자는 설명합니다. 얽힌 연결망은 가장 강력한 컴퓨터라도 소수의 입자 이상으로 구성된 시스템에서 직접 풀기가 매우 어려워집니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은추가 "고스트" 전자의 동작을 모델링하는 신경망을 사용합니다. 이들은 실제로 존재하지 않지만 AI가 양자 상호 작용을 대체하는 입자입니다. 신경망은 실제 관찰과 완전히 일치하는 정확한 솔루션을 찾을 때까지 이러한 입자의 동작을 수정합니다. 따라서 부수적인 계산 장애 없이 얽힘의 효과를 재현합니다.
다음과 같은 전자를 처리할 수 있습니다.그들은 서로 상호 작용하지 않는 것처럼 서로 이야기하지 않습니다. 우리가 추가하는 추가 입자는 설명하려는 실제 물리적 시스템에 있는 실제 입자 간의 상호 작용을 중재합니다.
Javier Robledo Moreno, 뉴욕 대학 연구원, 논문의 공동 저자
그들의 기사에서 연구원들은다른 방법으로 계산할 수 있는 간단한 시스템에 대해 "얽힌" 전자의 파동 함수를 모델링하는 방법의 효율성. 양자 얽힘 시뮬레이션 결과는 대체 계산과 완전히 일치했습니다.
연구자들은 새로운 방법이실험실에서 합성하고 테스트할 필요 없이 물질이나 분자의 특성을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 몇 번의 마우스 클릭으로 원하는 약학적 특성에 대해 다양한 분자를 테스트할 수 있습니다.
더 읽어보기 :
곧 태양 폭풍이 지구를 강타할 것입니다. 물질은 800km / s의 속도로 날아갑니다.
과학자들은 꽃으로 착각한 촉수가 있는 이상한 생물을 촬영했습니다.
러시아가 ISS를 떠난다: 지금 무슨 일이 일어날 것이며 스테이션의 유지 보수가 위협받는 이유