Fizicieni de la Institutul Federal Elvețian de Tehnologie Lausanne (EPFL) și de la Universitatea Columbia
Într-o lucrare publicată în revista Nature QuantumInformații, profesorul EPFL, Giuseppe Carleo, și studenta absolventă a Universității Columbia, Matija Medvidovich, au găsit o modalitate de a efectua algoritmi complexi de calcul cuantic pe computerele tradiționale în locul celor cuantice.
„Software cuantic” cunoscutCum se utilizează algoritmul de optimizare cuantică cuantică (QAOA) pentru a rezolva problemele clasice de optimizare în matematică. Practic, este o modalitate de a alege cea mai bună soluție la o problemă dintr-o varietate de soluții posibile. Există un mare interes în a înțelege ce probleme pot fi rezolvate în mod eficient de un computer cuantic, iar QAOA este unul dintre cei mai vizibili candidați pentru acest lucru ”, a explicat Carleo.
AI a fost folosită pentru prima dată pentru a identifica erorile cuantice
QAOA are mulți susținători, inclusivGoogle, care pariază pe tehnologia cuantică și informatica în viitorul apropiat: în 2019, au creat Sycamore, un procesor cuantic de 53 qubit și l-au folosit pentru a finaliza o sarcină despre care estimează că ar lua un supercomputer clasic modern de aproximativ 10.000 de dolari. vechi. Sycamore a finalizat aceeași sarcină în 200 de secunde.
Folosind calculatoare convenționale, oamenii de știință s-au dezvoltato metodă care poate imita aproximativ comportamentul unei clase speciale de algoritmi cunoscuți sub numele de algoritmi cuantici variaționali, acestea sunt metode de determinare a stării de energie cea mai mică sau a „stării de bază” a unui sistem cuantic. QAOA este unul dintre exemplele importante ale unei astfel de familii de algoritmi cuantici, care, potrivit cercetătorilor, se numără printre cei mai promițători candidați la „avantaj cuantic” în computerele viitorului apropiat.
Abordarea se bazează pe ideea căinstrumentele moderne de învățare automată pot fi utilizate pentru a antrena și emula funcționarea interioară a unui computer cuantic. Instrumentul cheie pentru aceste simulări este Neural Network Quantum States, o rețea neuronală artificială pe care Carleo a dezvoltat-o în 2016 cu Mathias Troyer și care este acum utilizată pentru prima dată în simularea QAOA.
Citeste mai mult:
Vedeți cum o gaură neagră începe să distrugă o stea
Nouă particulă descoperită la Large Hadron Collider
Valul de căldură a provocat topirea masivă a stratului de gheață din Groenlanda