Хотите получать важные новости науки?
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
17.02.2020
Сколтех
18 174

Машинное обучение используют для решения проблем квантовой оптики

4.1

Ученые Сколтеха предложили использовать нейросетевые алгоритмы для квантовой томографии — для восстановления исходного состояния по измеренным данным.

Машинное обучение используют для решения проблем квантовой оптики – иллюстрация к материалу на Naked Science
Машинное обучение используют для решения проблем квантовой оптики / ©enginclub.ru / Автор: Анастасия Кожевникова

Методы машинного обучения, ставшие в последнее время универсальным инструментом интеллектуального анализа данных, продолжают активную экспансию во все новые области. Изначально основанные на распознавании изображений, эти методы позволяют эффективно уменьшать размерность многомерных массивов данных, что делает методику крайне привлекательной в контексте решения задач классической и квантовой физики многих тел. В своей недавней работе ученые Сколтеха предложили использовать нейросетевые алгоритмы для квантовой томографии, иными словами для решения обратной задачи, то есть задачи о восстановлении исходного состояния по измеренным данным.

Несовершенство измерительной аппаратуры, а также случайные ошибки, неизменно сопутствующие любому акту измерения, делают квантовую томографию чрезвычайно сложной процедурой даже тогда, когда нам полностью известны модель, описывающая работу измерительного устройства, и то, как было приготовлено входное состояние. В тесном сотрудничестве с коллегами из Центра квантовых технологий МГУ исследователи из Сколтеха продемонстрировали, что использование нейросетевых алгоритмов существенно улучшает точность реконструкции квантового состояния. Результаты исследований опубликованы в одном из наиболее авторитетных научных изданий — журнале npj Quantum Information, входящем в семейство Nature.

Аспирант Сколтеха Адриано Макароне Палмьери, ведущий автор исследования, описывает развитый в работе подход, как новую методологию, позволяющую получить более глубокое понимание. Прежде чем влиться в коллектив Сколтеха, Адриано изучал физику и получил степень магистра в Болонском университете, широко известном не только в Италии, но и далеко за ее пределами. К совместной работе над проектом Адриано привлек своего коллегу из Милана Федерико Бианки, работающего сейчас в Университете Боккони.

Федерико, получивший первоклассное образование и степень доктора в области машинного обучения и систем искусственного интеллекта в Миланском университете Бикокка, характеризует полученные результаты как убедительный пример научного открытия в области квантовой физики, полученного на основе интеллектуального анализа экспериментальных данных. Несмотря на то, что до того, как присоединиться к проекту, Федерико не сталкивался с задачами квантовой физики, его опыт программиста-исследователя позволил иначе взглянуть на имеющиеся экспериментальные данные. Адриано и Федерико тесно взаимодействовали с другими сотрудниками научной группы Deep Quantum Labs Сколтеха Джейкоба Биамонте, включая Дмитрия Юдина.

Он описывает результаты проекта как первый важный шаг к практическому использованию нейросетевых алгоритмов в экспериментальных задачах квантовой томографии с учетом погрешностей, неизбежно сопровождающих любой измерительный процесс, и зашумленности полученных данных. Дмитрий добавляет, что квантовая томография используется повсеместно для калибровки и тестирования работы квантовых устройств.

Исследовательская работа в этом направлении была бы невозможна без поддержки со стороны коллег-экспериментаторов из Центра квантовых технологий МГУ, а именно аспиранта Егора Ковлакова и его научных руководителей Станислава Страупе и Сергея Кулика. На протяжении последних лет они активно исследуют различные методы квантовой томографии. Станислав отмечает, что к их удивлению глубокое обучение превзошло доступные на сегодняшний день методы в реальном эксперименте. Научная группа из МГУ занималась подготовкой и измерением квантовых состояний высокой размерности на экспериментальной платформе, основанной на пространственных состояниях фотонов.

Экспериментальные ошибки в подготовке состояний на входе и измерениях неизбежно сказываются на результатах, и ситуация становится хуже с увеличением размерности. В то же время дальнейшее увеличение размерности доступных квантовых состояний чрезвычайно важно для квантовых протоколов связи и особенно для квантовых вычислений — вот, где полезны методы машинного обучения.

Исследователи Сколтеха  обучили глубокую нейронную сеть проводить анализ зашумленных экспериментальных данных и эффективно обучили шумоподавлению, значительно улучшая качество восстановления квантового состояния. 
Обнадеживающие результаты, полученные научными коллективами Сколтеха и МГУ, позволяет им с высокой уверенностью заявить, что методы машинного обучения будут играть важную роль в будущем развитии квантовых технологий. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 10:24
Любовь Соковикова

Изучив распределение древних и плотных звездных систем в скоплении Персея, ученые наткнулись на уникальную галактику, которая практически полностью состоит из темной материи.

Вчера, 07:43
Андрей Папиш

Богомолы единственные среди насекомых обладают стереоскопическим зрением, как у человека. Британские биологи провели эксперимент над богомолами, надев на них 3D-очки и подвесив вниз головой. Специалисты проверяли, как охотники отреагируют на стимулы с разной и одинаковой контрастностью. В итоге опыт стал иллюстрацией парадокса буриданова осла.

Вчера, 10:57
Александр Березин

Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.

17 июня
Адель Романенкова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

Позавчера, 13:42
ЮФУ

В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.

18 июня
Александр Березин

Ученые проанализировали сохранившиеся следы языка гуннов и пришли к неожиданному выводу: он принадлежал к енисейской семье языков. По их мнению, потомками гуннов были аринцы, до XVIII века проживавшие в районе Красноярска и совершавшие набеги на русские опорные пункты.

17 июня
Адель Романенкова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

5 июня
Александр Березин

Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.

22 мая
ПНИПУ

Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно