מחקר חדשני מאוניברסיטת אוקספורד השתמש בעוצמה של למידת מכונה כדי לטפח פתרון לבעית עיוותי תפקוד בשימוש במחשבים קוואנטיים בשל פגמים ננומטריים. באמצעות חקירה על זרימת האלקטרונים במתקן קוואנטי, החוקרים הצליחו לפתח מודל למידת מכונה שמשתמש בזרימת האלקטרונים כדי לתבוע תכונות עיוות בתוך המכשיר, ובכך לחזות את התנהגותו של המכשיר.
קבוצת החוקרים חקרה תחיקת האלקטרונים בעוצמת העיוות הפנימית בתוך המכשיר הקוואנטי. בעזרת המידע הזה, הם בנו מודל שמשתמש בזרימת האלקטרונים כדי להסיק את תכונות העיוות הפנימי, ובכך להגיית תחזיות מדויקות יותר לתפקוד המכשיר הקוואנטי.
כדי לבדוק את המודל שלהם, החוקרים החליטו להחיל הגדרות מתח שונות על מכשיר נקודת קוואנטה ולהשוות את הזרם המודד לזרם התיאורטי ללא עיוותים פנימיים. המודל הצליח בהצבת העיוות הפנימי הכי סביר, וכך תפעל אור על השוני בין מכשירי הקוואנטה.
התגלית הזו מונה משמעותה עבור תחום החישובים הקוואנטיים. על ידי חיזוי הערכים הנוכחיים בשונות המתחות, יכולים החוקרים להבין טוב יותר את הפגמים בחומר וליצור מודלים מדויקים יותר עבור מכשירים קוואנטיים. בסופו של דבר, המודל ממלא את הפער בין העולם האידיאלי של המכניקה הקוואנטית ובנייה המכשירים הממוצעת.
עם כל התקדמות שנעשתה, המודל אינו מתעסק בכל קומפלקסיות המכשירים הקוואנטיים בעולם האמיתי. אולם, החוקרים שעומדים מאחורי מחקר זה מתחייבים לשפר את המודל ולטפח את הפגמים הללו.
מחקר זה מהווה צעד משמעותי קדימה במאבק מול השוניי תפקוד והשיפור של יחידות הקוואנטיות. עם שיפור נוסף, המודל למידת מכונה שמתבסס על פיזיקה יכול לההפכת את תחום החישובים הקוואנטיים ולפתוח אפשרויות חדשות עבור יישומים מתקדמים, כגון מודלים אקלים, פיננסים וגילוי תרופות.
The source of the article is from the blog exofeed.nl