SAŽETAK
Tim fizičara razvio je veštačke neuronske mreže koje predstavljaju kvantne sisteme. To bi moglo pomoći u rešavanju kvantnih problema pružanjem preciznijeg prikaza kvantnog sveta.
MODELIRANJE KOMPLEKSNOG SISTEMA
Kvantna sprega, koju je Ajnštajn nazvao “sablasnim djelovanjem na daljinu”, jedan je od mnogih mogućih kvantnih sistema koje su fizičari istraživali za potencijalne primjene u širokom spektru oblasti. Ovo je u srcu kvantnih računarskih tehnologija, na primjer, i osnovni princip kvantne teleportacije i kvantne kriptografije. Istraživači tek treba da istraže ove kvantne sisteme u potpunosti. Shvatajući potrebu za boljim alatima, fizičari iz Joint Quantum Instituta (JQI) i Centra za teoriju kondenzovane materije Univerziteta u Marylandu (CMTC) okrenuli su se veštačkim neuronskim mrežama koje su konstruisane da funkcionišu i prenose informacije poput neurona u
mozak.
“Ako želimo numerički riješiti neki kvantni problem, prvo moramo pronaći učinkovitu predstavu”, rekao je istraživač JQI Dongling Deng u priopćenju za tisak. On je dobio ideju nakon što je čuo da je umjetna inteligencija (AI) AlphaGo slavno porazila ljudske profesionalne igrače u 2016. Mašinsko učenje, koje je iza postignuća trenutnih AI sustava, činilo se kao uvjerljiv alat.
Istodobno, rad je predložio ideju korištenja neuronskih mreža za prikaz kvantnih stanja. “Odmah smo shvatili da bi ovo trebalo biti vrlo važan papir”, rekao je Deng, “pa smo svu svoju energiju i vrijeme stavili u proučavanje problema.” Objavili su svoju studiju u časopisu Physical Review X.
RAZUMIJEVANJE KVANTNIH STANJA
Da bi koristili neuronske mreže za predstavljanje kvantnih sustava, Deng i njegovi kolege proučavali su one koje se oslanjaju na dvije različite skupine neurona. Jedna grupa, nazvana “vidljivi neuroni”, upotrijebljena je za prikaz stvarnih kvantnih čestica sličnih atoma u optičkoj rešetki ili ionima u lancu. Druga skupina neurona korištena je za izračunavanje interakcija između čestica. Ti takozvani “skriveni neuroni” povezani su s vidljivim neuronima. Sve dok je broj veza bio relativno mali, opis neuronske mreže ostao je jednostavan.
“Ovo istraživanje je jedinstveno po tome što ne samo da pruža učinkovitu zastupljenost jako prepletenih kvantnih stanja”, rekao je u priopćenju JQI suradnik Sankar Das Sarma. Modeli su mogli proizvesti kompaktne prikaze brojnih zanimljivih kvantnih stanja, uključujući i one s iznenađujućim količinama zapletenosti. “To je novi način rješavanja nerazumljivih interakcijskih kvantnih problema s mnogim tijelima koji koriste alate mašinskog učenja kako bi pronašli točna rješenja”, dodao je Das Sarma.
Naravno, neuronske mreže imale su svoje granice, a nisu uspjele učiniti učinkovitu univerzalnu zastupljenost, rekao je Deng. Ipak, istraživanje bi se moglo značajno poboljšati kako bolje razumijemo kvantnu spregu. Kao što je tim napisao u svom radu: “Naši rezultati otkrivaju neusporedivu snagu umjetnih neuronskih mreža u prikazivanju kvantnih stanja mnogih tijela, bez obzira na to koliku zapletenost posjeduju, što otvara novi način za premošćivanje tehnika strojnog učenja temeljenog na računalnoj znanosti na izuzetne fizikalne probleme kvantnih kondenziranih tvari.”
Izvor: https://futurism.com/artificial-neural-networks-are-revealing-the-quantum-world/