Naukowcy udowodnili matematycznie, że kwantowe sieci neuronowe (QNN) mają potencjał ominięcia ograniczeń nałożonych przez zasadę nieoznaczoności Heisenberga, kamień węgielny mechaniki kwantowej. Ten przełom sugeruje możliwość pomiaru wielu właściwości układów kwantowych z większą precyzją, niż wcześniej sądzono, że jest to możliwe, co ma poważne implikacje dla obliczeń kwantowych i nauk o materiałach.
Problem: wymiar kwantowy i niepewność
Zasada nieoznaczoności Heisenberga stwierdza, że pewnych par właściwości fizycznych, takich jak położenie i pęd, nie można jednocześnie poznać z absolutną precyzją. Bardziej precyzyjny pomiar jednej właściwości nieuchronnie zmniejsza dokładność określenia innej. Stanowi to istotną barierę w charakteryzowaniu systemów kwantowych, w tym kubitów stosowanych w komputerach kwantowych.
Tradycyjnie badacze oceniają właściwości kubitów za pomocą serii operacji – podobnych do testów matematycznych, takich jak dzielenie liczby przez dwa w celu sprawdzenia parzystości. Jednakże zasada nieoznaczoności sprawia, że niektóre kombinacje operacji są niezgodne. Próba ich wykonania przypomina mnożenie przez trzy, a następnie dzielenie przez dwa bez utraty jakichkolwiek znaczących informacji.
Kwantowe sieci neuronowe jako rozwiązanie
Badanie prowadzone przez Duanlu Zhou z Chińskiej Akademii Nauk sugeruje, że sieci QNN mogłyby rozwiązać tę niezgodność. Włączając losowe operacje ze wstępnie zdefiniowanego zbioru do algorytmu, sieci QNN mogą jednocześnie mierzyć wiele właściwości, nawet tych ograniczonych zasadą nieoznaczoności.
Jest to możliwe, ponieważ wyniki wielu losowych operacji można poddać analizie statystycznej, aby uzyskać dokładniejsze wyniki niż powtarzane pojedyncze operacje. Zasadniczo losowość pozwala OUN „sondować” system w sposób pozwalający uniknąć bezpośredniego naruszenia zasady nieoznaczoności, jednocześnie wydobywając jak najwięcej informacji.
Implikacje dla obliczeń kwantowych i nauki o materiałach
Robert Huang z California Institute of Technology podkreśla, że skuteczny pomiar odmiennych właściwości przyspiesza naszą zdolność poznawania układów kwantowych. Ma to kluczowe znaczenie zarówno w przypadku testowania komputerów kwantowych, jak i symulowania złożonych systemów, takich jak cząsteczki i materiały. Im szybciej i dokładniej będziemy w stanie scharakteryzować kubity, tym potężniejsze i bardziej niezawodne staną się komputery kwantowe.
Praktyczna wykonalność tego podejścia w rzeczywistych scenariuszach wymaga jeszcze pełnego przetestowania. Huang zauważa, że jego skuteczność będzie zależeć od porównania z istniejącymi metodami, które również wykorzystują losowość w pomiarach kwantowych. Jednak podstawy teoretyczne są mocne, co otwiera obiecującą drogę do przezwyciężenia podstawowych ograniczeń w pomiarach kwantowych.
Ostatecznie badanie to sugeruje, że starannie zaprojektowane algorytmy kwantowego uczenia maszynowego mogą umożliwić głębszy wgląd w zachowanie systemów kwantowych, przyspieszając postęp w różnych dziedzinach, od chemii po rozwój zaawansowanych materiałów.
