Forscher haben mathematisch nachgewiesen, dass Quanten-Neuronale Netze (QNNs) möglicherweise Einschränkungen umgehen könnten, die durch die Heisenbergsche Unschärferelation, einen Eckpfeiler der Quantenmechanik, auferlegt werden. Dieser Durchbruch deutet auf eine Möglichkeit hin, mehrere Eigenschaften von Quantensystemen mit größerer Präzision zu messen, als bisher für möglich gehalten wurde, was erhebliche Auswirkungen auf Quantencomputer und Materialwissenschaften hat.
Die Herausforderung: Quantenmessung und Unsicherheit
Das Heisenbergsche Unschärfeprinzip schreibt vor, dass bestimmte Paare physikalischer Eigenschaften, wie z. B. Position und Impuls, nicht gleichzeitig mit absoluter Genauigkeit bekannt sein können. Die genauere Messung einer Eigenschaft verringert zwangsläufig die Genauigkeit, mit der die andere bestimmt werden kann. Dies stellt eine erhebliche Hürde bei der Charakterisierung von Quantensystemen dar, einschließlich der in Quantencomputern verwendeten Qubits.
Traditionell bewerten Forscher die Eigenschaften von Qubits, indem sie eine Reihe von Operationen anwenden – ähnlich mathematischen Tests wie der Division einer Zahl durch zwei, um die Gleichmäßigkeit zu überprüfen. Aufgrund des Unschärfeprinzips sind jedoch einige Kombinationen von Operationen inkompatibel. Sie auszuprobieren ist wie der Versuch, mit drei zu multiplizieren und dann durch zwei zu dividieren, ohne aussagekräftige Informationen zu verlieren.
Quanten-Neuronale Netze als Lösung
Die von Duanlu Zhou von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften geleitete Studie schlägt vor, dass QNNs diese Inkompatibilität beheben können. Durch die Integration von Zufallsoperationen aus einem vordefinierten Satz in den Algorithmus können die QNNs mehrere Eigenschaften gleichzeitig messen, auch solche, die durch das Unsicherheitsprinzip eingeschränkt sind.
Dies ist möglich, weil die Ergebnisse zahlreicher Zufallsoperationen statistisch analysiert werden können, um präzisere Ergebnisse zu liefern als wiederholte Einzeloperationen allein. Im Wesentlichen ermöglicht die Zufälligkeit dem QNN, das System auf eine Weise zu „untersuchen“, die eine direkte Verletzung des Unschärfeprinzips vermeidet und dennoch maximale Informationen extrahiert.
Implikationen für Quantencomputing und Materialwissenschaft
Robert Huang vom California Institute of Technology betont, dass die effiziente Messung inkompatibler Eigenschaften unsere Fähigkeit, etwas über Quantensysteme zu lernen, beschleunigt. Dies ist sowohl für das Benchmarking von Quantencomputern als auch für die Simulation komplexer Systeme wie Moleküle und Materialien von entscheidender Bedeutung. Je schneller und genauer wir Qubits charakterisieren können, desto leistungsfähiger und zuverlässiger werden Quantencomputer.
Die Umsetzbarkeit dieses Ansatzes in realen Szenarien muss noch vollständig getestet werden. Huang weist darauf hin, dass seine Wirksamkeit davon abhängt, wie es im Vergleich zu bestehenden Methoden abschneidet, die ebenfalls Zufälligkeiten bei Quantenmessungen nutzen. Der theoretische Rahmen ist jedoch solide und eröffnet einen vielversprechenden Weg zur Überwindung grundlegender Einschränkungen bei der Quantenmessung.
Letztendlich legt diese Forschung nahe, dass sorgfältig entwickelte Algorithmen für quantenmechanisches Lernen tiefere Einblicke in das Verhalten von Quantensystemen ermöglichen und den Fortschritt in verschiedenen Bereichen von der Chemie bis zur Entwicklung fortschrittlicher Materialien beschleunigen könnten.
