옥스퍼드 대학의 과학자들은 기계 학습의 힘을 이용하여 나노 스케일 결함으로 인해 발생하는 양자 컴퓨팅의 주요 문제인 기능 변이를 해결하기 위한 개척적인 연구를 실시했다. 양자 장치 내에서 전자의 흐름을 연구함으로써, 연구자들은 내부적인 불규칙을 감안한 양자 장치의 행동을 정확하게 예측하는 물리 기반 기계 학습 모델을 개발할 수 있었다.
팀은 먼저 전자의 흐름이 양자 장치 내부적인 불규칙에 어떻게 영향을 미치는지 조사했다. 이러한 지식을 활용하여, 그들은 전자의 흐름을 이용하여 내부적인 불규칙의 특성을 추론하는 모델을 구축했으며, 이를 통해 양자 장치의 행동을 더 정확하게 예측할 수 있게 되었다.
그들은 모델을 검증하기 위해 양자 점 장치에 다양한 전압 설정을 적용하고 내부적인 불규칙 없이 이론적인 전류와 측정된 출력 전류를 비교했다. 모델은 가장 확률이 높은 내부적인 불규칙 배열을 정확하게 판단하여 양자 장치 간의 변이에 대한 통찰력을 제공했다.
이 혁신적인 연구는 양자 컴퓨팅 분야에 중요한 영향을 미친다. 다양한 전압 설정에 대해 현재값을 정확하게 예측함으로써 연구자들은 물질 결함을 더 잘 이해하고 양자 장치에 대한 보다 정확한 모델을 만들 수 있다. 이를 통해 양자 역학의 이상적인 세계와 현실적인 양자 장치의 구축 사이에 개연성을 연결하는 역할을 한다.
이 모델은 크게 발전한 것이지만, 여전히 한계가 있다. 실제 세계의 양자 장치의 복잡성을 완전히 포착하지 못한다. 그러나 이 연구를 진행한 연구자들은 이 모델을 개선하고 이러한 결함들을 해결하기 위해 헌신하고 있다.
이 연구는 기능 변이를 극복하고 양자 장치의 성능을 향상시키기 위한 모험에서의 중요한 한 걸음으로 인식된다. 더욱 세련되게 개선된 이 물리 기반 기계 학습 모델은 양자 컴퓨팅 분야를 혁신하고 기후 모델링, 금융, 약물 발견 등의 분야에서 고급 응용 프로그램에 새로운 가능성을 열어줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
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