16.01.2020
Сегодня большой круг задач современной науки решается на основе квантово-механических расчетов. Например, в химии и биологии: исследования химических реакций или поиск устойчивых молекулярных структур для промышленности, медицины, фармацевтики и других областей. Для точного решения такого рода «квантовых» задач хорошо подходят квантовые вычисления — в отличие от классических, на основе которых квантовые задачи решаются в большинстве случаев лишь громоздко и приближенно. Но процесс создания квантовых вычислительных схем — трудоемкое и дорогостоящее занятие, поэтому ученым хотелось бы иметь инструмент для прогнозирования того, будет ли какая-то схема обладать квантовым преимуществом или нет.
Ученым из МФТИ, ФТИАН и ИТМО удалось создать нейросеть, которая научилась предсказывать поведение квантовой системы, «взглянув» на схему этой системы. Такая нейросеть самостоятельно находит именно те решения, которые хорошо подходят для демонстрации квантовых преимуществ. Это поможет исследователям разрабатывать эффективные квантовые компьютеры. Результаты опубликованы в New Journal of Physics.
Исследователи взяли нейросеть, которая «специализировалась» на распознавании изображений. На вход программе подавалась матрица смежности сети и номер входного и выходного узла. На выходе нейросеть давала ответ, будет ли квантовое блуждание между этими узлами быстрее классического.
«Было неочевидно, что этот подход сработает. Но он работает, и мы очень успешно научили компьютер самостоятельно предсказывать квантовое преимущество в сетях сложной структуры», — говорит Леонид Федичкин, доцент кафедры теоретической физики МФТИ.
Изображение: Ирина Мельникова. Предоставлено пресс-службой МФТИ
Нет комментариев