Σε μια καινοτόμο μελέτη, επιστήμονες από το Πανεπιστήμιο της Οξφόρδης έχουν αξιοποιήσει τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να αντιμετωπίσουν ένα κύριο πρόβλημα στην κβαντική υπολογιστική: την λειτουργική μεταβλητότητα που προκαλείται από νανοκλίμακες ατέλειες. Μελετώντας τη ροή των ηλεκτρονίων μέσα σε μια κβαντική συσκευή, οι ερευνητές κατάφεραν να αναπτύξουν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης βασισμένο στη φυσική που προβλέπει ακριβώς τη συμπεριφορά των κβαντικών συσκευών, λαμβάνοντας υπόψη την εσωτερική αταξία.
Η ομάδα πρώτα μελέτησε πώς η ροή των ηλεκτρονίων επηρεάζει την εσωτερική αταξία μέσα στην κβαντική συσκευή. Χρησιμοποιώντας αυτήν τη γνώση, κατασκεύασαν ένα μοντέλο που χρησιμοποιεί τη ροή των ηλεκτρονίων για να εξάγει τα χαρακτηριστικά της εσωτερικής αταξίας, επιτρέποντας πιο ακριβείς προβλέψεις της συμπεριφοράς των κβαντικών συσκευών.
Για να δοκιμάσουν το μοντέλο τους, οι ερευνητές εφάρμοσαν διάφορες τάσεις σε μια κβαντική συσκευή τύπου σημείου κβαντού και συγκρίναν το μετρημένο ρεύμα εξόδου με το θεωρητικό ρεύμα χωρίς εσωτερική αταξία. Το μοντέλο καθόρισε με επιτυχία την πιο πιθανή διάταξη της εσωτερικής αταξίας, αναδεικνύοντας τη μεταβλητότητα μεταξύ των κβαντικών συσκευών.
Αυτή η καταπληκτική επιτυχία έχει σημαντικές επιπτώσεις για τον τομέα της κβαντικής υπολογιστικής. Με την ακριβή πρόβλεψη των τιμών ρεύματος για διάφορες τάσεις, οι ερευνητές μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τις ατέλειες των υλικών και να δημιουργήσουν πιο ακριβή μοντέλα για τις κβαντικές συσκευές. Τελικά, αυτό γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ του ιδανικού κόσμου της κβαντικής μηχανικής και της ρεαλιστικής κατασκευής κβαντικών συσκευών.
Παρόλο που το μοντέλο αποτελεί μια σημαντική πρόοδο, δεν καταφέρνει να αποτυπώσει πλήρως την πολυπλοκότητα των πραγματικών κβαντικών συσκευών. Ωστόσο, οι ερευνητές πίσω από αυτήν τη μελέτη δεσμεύονται να βελτιώσουν το μοντέλο και να αντιμετωπίσουν αυτές τις ατέλειες.
Αυτή η έρευνα σηματοδοτεί ένα σημαντικό βήμα προόδου στην προσπάθεια να ξεπεραστεί η λειτουργική μεταβλητότητα και να βελτιωθεί η απόδοση των κβαντικών συσκευών. Με περαιτέρω τελειοποίηση, αυτό το μοντέλο μηχανικής μάθησης που βασίζεται στη φυσική έχει τη δυνατότητα να επαναστατήσει τον τομέα της κβαντικής υπολογιστικής και να ανοίξει νέες δυνατότητες για προηγμένες εφαρμογές σε τομείς όπως η μοντελοποίηση του κλίματος, οι οικονομικές εφαρμογές και η ανακάλυψη φαρμάκων.
The source of the article is from the blog exofeed.nl