Машинное обучение используют для решения проблем квантовой оптики
8 минут
Сколтех

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 / ©enginclub.ru

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.
Сколтех
100 статей
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.
7 часов назад
43 минуты
Александр Березин

Четвертого мая 2020 года в Армении сняли карантинные меры. Как мы тогда писали, это неизбежно привело к усилению эпидемической вспышки в этой стране. Армения вырвалась в мировые лидеры по числу заболевших на душу населения, что может означать печальные рекорды и по смертям. Кто виноват в случившемся? Могло ли быть иначе? Пойдет ли Россия по армянскому пути после частичного снятия ограничений 11 мая? Попробуем разобраться.

3 часа назад
5 минут
Денис Гордеев

Автомобиль затормозил, но слишком поздно. Благо обошлось без жертв.

Вчера, 19:35
5 минут
Денис Гордеев

У ребенка еще до рождения предполагали кисту или опухоль, но все оказалось гораздо необычнее.

28 мая
4 минуты
София Жаботинская

Внутрикорабельные костюмы членов экипажа Crew Dragon неудобны и выдерживают меньшие перегрузки, чем российские аналоги.

27 мая
37 минут
Александр Березин

После очень долгого перерыва США вновь пытаются запустить человека в космос своими силами. Но если с ракетами и кораблем у них сейчас все лучше, чем у стран-конкурентов, то со скафандрами не все так гладко. Они заметно неудобнее и тяжелее — что приводит к большим проблемам, вплоть до отваливающихся ногтей на пальцах астронавтов. Почему так вышло — в интервью Naked Science рассказал конструктор скафандров Николай Моисеев.

29 мая
10 минут
София Жаботинская

Таковы итоги первой фазы клинических испытаний, проведенных исследователями из Китая. Ученые уже развернули вторую фазу тестов, результаты которой станут известны через шесть месяцев.

14 мая
6 минут
София Жаботинская

Две-три чашки кофе в день обеспечивают уменьшение как подкожного, так и висцерального жира у женщин — по сравнению с теми, кто пьет кофе реже или не пьет совсем.

18 мая
47 минут
Александр Березин

«Новая газета» обратила внимание, что в статистике столицы — эпицентра коронавирусной эпидемии в России — в апреле 2020 года виден аномальный всплеск смертей. Он в разы превышает официальные цифры гибели людей от Covid-19. Власти опять скрывают? Naked Science внимательно присмотрелся к ситуации и обнаружил, что дело совсем в другом факторе, никак не связанном с новой болезнью. Рассказываем, о чем речь.

12 мая
9 минут
Sergei Sobol

Сейчас, когда многие вокруг задумываются, а не попробовать ли что-то новое и не сменить ли профессию, программирование точно одно из тех направлений, к которому стоит присмотреться. Может, вы об этом уже думали?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: