Oxford Üniversitesi’nden bilim insanlarının kalifiye üretkenliği nedeniyle meydana gelen nanometre ölçeğindeki kusurlarla baş edebilmek için makine öğreniminin gücünü kullanarak yaptıkları devrim niteliğindeki bir çalışmada, devinim içindeki elektronların akışını inceleyerek, araştırmacılar içsel düzensizlikleri hesaba katan fizik tabanlı bir makine öğrenim modeli geliştirmeyi başardı.
Ekip öncelikle kuantum cihazı içindeki elektron akışının içsel düzensizlik üzerinde nasıl bir etkiye sahip olduğunu araştırdı. Bu bilgiyi kullanarak, içsel düzensizliğin özelliklerini çıkarmak için elektron akışını kullanan bir model oluşturdular ve bu sayede kuantum cihazı davranışının daha kesin tahminlerini yapabilme imkânına sahip oldular.
Modeli test etmek için, araştırmacılar bir kuantum nokta cihazına farklı gerilim ayarları uyguladılar ve içsel düzensizlik olmadan teorik akım ile ölçülen akımı karşılaştırdılar. Model, en olası içsel düzensizlik düzenini başarıyla belirleyerek kuantum cihazlarının arasındaki çeşitliliğe ışık tuttu.
Bu ilerleme, kuantum hesaplama alanı için önemli sonuçlar doğuruyor. Farklı gerilim ayarları için akım değerlerini doğru bir şekilde tahmin ederek, araştırmacılar materyaldeki kusurları daha iyi anlayabilir ve kuantum cihazları için daha hassas modeller oluşturabilir. Sonuç olarak, bu, kuantum mekaniğinin idealleştirilmiş dünyası ile gerçekçi kuantum cihazlarının tasarımı arasındaki boşluğu kapatır.
Model büyük bir ilerleme göstermesine rağmen, sınırlamaları da vardır. Gerçek dünya kuantum cihazlarının karmaşıklığını tam olarak yakalayamaz. Ancak bu çalışmanın arkasındaki araştırmacılar, modeli geliştirmeye ve bu kusurları ele almaya kararlıdır.
Bu araştırma, işlevsel çeşitliliği aşma ve kuantum cihazının performansını artırma çabasında önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir. Daha fazla incelenerek, bu fizik tabanlı makine öğrenim modelinin kuantum hesaplama alanında devrim yaratabileceği ve iklim modellenmesi, finans ve ilaç keşfi gibi ileri uygulamalar için yeni olanaklar açabileceği potansiyele sahiptir.
The source of the article is from the blog be3.sk