En un estudio innovador, científicos de la Universidad de Oxford han aprovechado el poder del aprendizaje automático para abordar un problema importante en la computación cuántica: la variabilidad funcional causada por imperfecciones a escala nanométrica. Al estudiar el flujo de electrones dentro de un dispositivo cuántico, los investigadores pudieron desarrollar un modelo de aprendizaje automático basado en la física que predice con precisión el comportamiento de los dispositivos cuánticos, teniendo en cuenta el desorden interno.
El equipo investigó primero cómo el flujo de electrones influía en el desorden interno dentro del dispositivo cuántico. Utilizando este conocimiento, construyeron un modelo que utiliza el flujo de electrones para inferir las características del desorden interno, lo que permite predicciones más precisas del comportamiento del dispositivo cuántico.
Para probar su modelo, los investigadores aplicaron diferentes configuraciones de voltaje a un dispositivo de punto cuántico y compararon la corriente medida con la corriente teórica sin desorden interno. El modelo determinó con éxito el arreglo interno de desorden más probable, arrojando luz sobre la variabilidad entre dispositivos cuánticos.
Este avance tiene implicaciones significativas para el campo de la computación cuántica. Al predecir con precisión los valores de corriente para varias configuraciones de voltaje, los investigadores pueden comprender mejor las imperfecciones del material y crear modelos más precisos para los dispositivos cuánticos. En última instancia, esto acerca el mundo idealizado de la mecánica cuántica a la construcción realista de dispositivos cuánticos.
Si bien el modelo representa un avance importante, no está exento de limitaciones. No captura completamente la complejidad de los dispositivos cuánticos del mundo real. Sin embargo, los investigadores detrás de este estudio están comprometidos a mejorar el modelo y abordar estas imperfecciones.
Esta investigación marca un paso significativo en la búsqueda de superar la variabilidad funcional y mejorar el rendimiento de los dispositivos cuánticos. Con un mayor perfeccionamiento, este modelo de aprendizaje automático basado en la física tiene el potencial de revolucionar el campo de la computación cuántica y abrir nuevas posibilidades para aplicaciones avanzadas en campos como la modelización climática, las finanzas y el descubrimiento de medicamentos.
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