A gépi tanulás felhasználása a kvantum eszközök teljesítményének javításához

Egy forradalmi tanulmányban az Oxford Egyetem kutatói kihasználták a gépi tanulás erejét annak érdekében, hogy megoldják a kvantum számítástechnika egyik nagy problémáját: a nanoméretű hibák által okozott funkcionális változékonyságot. A kutatók a kvantum eszközön belüli elektronáramlás tanulmányozásával képesek voltak kifejleszteni egy fizikán alapuló gépi tanulási modellt, amely pontosan megjósolja a kvantum eszközök viselkedését, figyelembe véve a belső rendellenességeket.

A csapat először azt vizsgálta, hogyan befolyásolja az elektronok áramlása a kvantum eszközön belüli belső rendellenességeket. Ennek a tudásnak a felhasználásával létrehoztak egy olyan modellt, amely az elektronáramlást használja a belső rendellenességek jellemzőinek következtetésére, lehetővé téve a kvantum eszközök viselkedésére pontosabb előrejelzések.

A modellt teszteléséhez a kutatók különböző feszültségbeállításokat alkalmaztak egy kvantum pont eszközön, és összehasonlították a mért kimeneti áramot a belső rendellenességek nélküli elméleti árammal. A modell sikeresen meghatározta a legvalószínűbb belső rendellenességek elrendezését, így világossá vált a kvantum eszközök közötti változékonyság.

Ez a felfedezés jelentős hatással van a kvantum számítástechnika területére. A különböző feszültségbeállításokhoz pontosan előrejelzett áramértékek alapján a kutatók jobban megérthetik a anyaghibákat és pontosabb modelleket hozhatnak létre a kvantum eszközök számára. Ezáltal áthidalja a kvantummechanika idealizált világa és a kvantum eszközök valóságos kialakítása közötti szakadékot.

Bár a modell jelentős előrelépést jelent, korlátai vannak. Nem teljesen képes leírni a valódi világ kvantum eszközeinek bonyolultságát. Azonban a tanulmány mögött álló kutatók elkötelezettek a modell javítása és ezek a hiányosságok kezelése iránt.

Ez a kutatás jelentős előrelépést jelent a funkcionális változékonyság legyőzése és a kvantum eszközök teljesítményének javítása felé vezető úton. További finomítással ez a fizikára épülő gépi tanulási modell forradalmasíthatja a kvantum számítástechnika területét és új lehetőségeket nyithat az éghajlatmodellezés, a pénzügy, valamint az új gyógyszerek felfedezése terén.

The source of the article is from the blog jomfruland.net

Privacy policy
Contact