Μια ομάδα ερευνητών από το Πανεπιστήμιο της Οξφόρδης έχει σημειώσει σημαντική πρόοδο στην αντιμετώπιση μιας εδραιωμένης πρόκλησης στις κβαντικές συσκευές μέσω της χρήσης της μηχανικής μάθησης. Οι κβαντικές συσκευές, οι οποίες έχουν τη δυνατότητα να επανασχεδιάσουν διάφορους τομείς όπως το μοντελοποίηση του κλίματος και τον εντοπισμό φαρμάκων, συχνά υποφέρουν από εμφυτευμένη μεταβλητότητα, όπου φαινομενικά ίδιες μονάδες επιδεικνύουν διαφορετική συμπεριφορά. Πιστεύεται ότι αυτή η μεταβλητότητα προκαλείται από νανοκλίμακες ατέλειες στα υλικά των συσκευών.
Σε μια προσπάθεια να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ της προβλεπόμενης και παρατηρούμενης συμπεριφοράς στις κβαντικές συσκευές, η ομάδα ερευνητών χρησιμοποίησε μια προσέγγιση της μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε φυσικούς νόμους. Αναλύοντας τη ροή των ηλεκτρονίων μέσα από τις συσκευές και εξάγοντας εμμέσως τα μοτίβα της εσωτερικής αταξίας, κατάφεραν να καλύψουν το “χάσμα πραγματικότητας”. Αυτή η προσέγγιση, που μοιάζει με το παιχνίδι “τρελό γκολφ”, όπου οι κινήσεις της μπάλας μπορούν να προβλεφθούν με την πρακτική και τη συλλογή δεδομένων, επέτρεψε στους ερευνητές να προβλέψουν πιο ακριβώς την απόδοση των συσκευών.
Οι ερευνητές μέτρησαν το ρεύμα εξόδου των μεμονωμένων κβαντικών κουκίδων σε διάφορες ρυθμίσεις τάσης και χρησιμοποίησαν αυτά τα δεδομένα για να περιορίσουν μια προσομοίωση. Η προσομοίωση υπολόγισε τη διαφορά μεταξύ του μετρημένου ρεύματος και του θεωρητικού ρεύματος χωρίς εσωτερική αταξία, επιτρέποντας στους ερευνητές να βρουν κατάλληλα προφίλ εσωτερικής αταξίας που θα μπορούσαν να εξηγήσουν τα μετρήματα. Αυτός ο συνδυασμός μαθηματικών, στατιστικών και βαθιάς μάθησης προσεγγίσεων αποδείχτηκε αποτελεσματικός στην πρόβλεψη των ρυθμίσεων τάσης για συγκεκριμένα καθεστώτα λειτουργίας της συσκευής.
Παράλληλα, το νέο μοντέλο που ανέπτυξε η ομάδα ερευνητών παρέχει έναν τρόπο για τον υπολογισμό της μεταβλητότητας μεταξύ των κβαντικών συσκευών. Αυτή η πρόοδος θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο ακριβείς προβλέψεις της απόδοσης των συσκευών και να βοηθήσει στον σχεδιασμό βέλτιστων υλικών για τις κβαντικές συσκευές. Το μοντέλο παρέχει επίσης γνώσεις για προσεγγίσεις αποζημίωσης για την αντιμετώπιση των επιπτώσεων των ατελειών των υλικών.
Συνολικά, αυτή η μελέτη αποτελεί ένα σημαντικό βήμα προς την αξιοποίηση της ισχύος της μηχανικής μάθησης για να ξεπεραστούν τα εμπόδια που παρουσιάζει η μεταβλητότητα στις κβαντικές συσκευές. Με περαιτέρω έρευνα και ανάπτυξη, αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να συμβάλει στην ευρεία υιοθέτηση και αξιοποίηση της τεχνολογίας της κβαντικής υπολογιστικής σε διάφορους κλάδους.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr