Roman RemberPilottitutkimuksessa Oxfordin yliopiston tutkijat ovat hyödyntäneet koneoppimisen voimaa ratkaistakseen merkittävän ongelman kvanttilaskennassa: nanomittakaavan epätäydellisyyksistä johtuvan toiminnallisen vaihtelun. Tutkimalla elektronien virtausta kvantt laitteessa tutkijat pystyivät kehittämään fysiikkaan perustuvan koneoppimismallin, joka ennustaa tarkasti kvantt laitteiden käyttäytymisen huomioiden sisäisen epäjärjestyksen.
Tiimi tutki aluksi miten elektronien virtaus vaikutti sisäiseen epäjärjestykseen kvantt laitteessa. Tämän tiedon avulla he rakensivat mallin, joka käyttää elektronien virtausta päättääkseen sisäisen epäjärjestyksen ominaisuuksista, mikä mahdollisti tarkemmat ennusteet kvantt laitteen käyttäytymisestä.
Testatakseen malliansa tutkijat sovelsivat erilaisia jännitesäätöjä kvanttipistelaitteeseen ja vertasivat mitattua lähtövirtaa teoreettiseen virtaan ilman sisäistä epäjärjestystä. Malli pystyi määrittämään todennäköisimmän sisäisen epäjärjestyksen järjestyksen, tuoden esille vaihtelut kvanttilaitteiden välillä.
Tämä läpimurto on merkittävä kvanttilaskennan alalla. Ennustamalla virta-arvot eri jännitesäädöille tutkijat voivat paremmin ymmärtää materiaalivirheet ja luoda tarkempia malleja kvanttilaitteille. Lopulta tämä ylittää kuilun ideaalisen kvanttimekaniikan maailman ja realistisen kvanttilaitteiden rakentamisen välillä.
Vaikka malli edustaa merkittävää edistystä, se ei ole ilman rajoituksia. Se ei täysin tavoita todellisten kvanttilaitteiden monimutkaisuutta. Tästä huolimatta tämän tutkimuksen taustalla olevat tutkijat sitoutuvat parantamaan mallia ja käsittelemään nämä epäkohdat.
Tämä tutkimus merkitsee merkittävää askelta eteenpäin toiminnallisen vaihtelun voittamiseen ja kvanttilaitteiden suorituskyvyn parantamiseen. Lisäparannuksilla tämä fysiikkaan perustuva koneoppimismalli voi mullistaa kvanttilaskennan alan ja avata uusia mahdollisuuksia kehittyneisiin sovelluksiin kuten ilmastomallinnukseen, rahoitukseen ja lääkeaineiden löytämiseen.
