ai: ferramenta de IA prevê comportamento do sistema quântico, afirmam pesquisadores – Últimas Notícias
A rede neural encontra autonomamente soluções que estão bem adaptadas às demonstrações de vantagens quânticas, de acordo com um estudo publicado no New Journal of Physics.
Isso é esperado para ajudar os pesquisadores no desenvolvimento de novos computadores quânticos eficientes.
“Temos sido bem-sucedidos no treinamento do computador para fazer previsões autônomas de que uma rede complexa tem uma vantagem quântica”, disse Leonid Fedichkin, professor associado do Instituto de Física de Moscou e Tecnologia (MIPT).
Uma ampla gama de problemas na ciência moderna é resolvida através de cálculos da mecânica quântica.
Alguns dos exemplos são a pesquisa de reações químicas e a busca de estruturas moleculares estáveis para medicina, farmacêutica e outras indústrias.
A natureza quântica dos problemas envolvidos torna os cálculos quânticos mais adequados a eles. Os cálculos clássicos, por outro lado, tendem a retornar apenas soluções aproximadas volumosas.
Criar computadores quânticos é dispendioso e demorado, e não é garantido que os dispositivos resultantes exibam qualquer vantagem quântica – ou seja, operam mais rápido que um computador convencional.
Portanto, os pesquisadores precisam de ferramentas para prever se um determinado dispositivo quântico terá uma vantagem quântica.
Uma das maneiras de implementar cálculos quânticos é caminhadas quânticas. Em termos simplificados, o método pode ser visualizado como uma partícula viajando em uma determinada rede, subjacente a uma circuito quântico.
Se a caminhada quântica de uma partícula de um nó de rede para outro ocorrer mais rápido que seu analógico clássico, um dispositivo baseado nesse circuito terá uma vantagem quântica.
A busca por redes superiores é uma tarefa importante enfrentada por especialistas em caminhada quântica.
O que os pesquisadores russos fizeram foi substituir os especialistas pela IA. Eles treinaram a máquina para distinguir entre redes e dizer se uma determinada rede trará vantagens quânticas. Isso indica as redes que são boas candidatas para a construção de um computador quântico.
A equipe usou uma rede neural voltada para o reconhecimento de imagens. Uma matriz de adjacência serviu como dados de entrada, juntamente com os números dos nós de entrada e saída. A rede neural retornou uma previsão sobre se a caminhada clássica ou quântica entre os nós fornecidos seria mais rápida.
“Não era óbvio que essa abordagem funcionaria, mas funcionou”, afirmou Fedichkin.
“A linha entre comportamentos quânticos e clássicos é freqüentemente confusa. A característica distintiva de nosso estudo é a visão computacional de finalidade específica resultante, capaz de discernir essa linha fina no espaço da rede”, acrescentou Alexey Melnikov da Universidade ITMO na Rússia.
Os pesquisadores criaram uma ferramenta que simplifica o desenvolvimento de circuitos computacionais baseados em algoritmos quânticos. Os dispositivos resultantes serão de interesse na pesquisa biofotônica e na ciência dos materiais.
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