• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
17.02.2020
Сколтех
18 119

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.
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
Позавчера, 12:38
Ольга Иванова

Американские исследователи узнали, что продолжительность жизни пенсионеров зависит не столько от наличия у них хронических заболеваний, сколько от таких простых факторов, как возможность ходить в магазин за продуктами, выполнять уборку в доме, показатели мелких частиц холестерина в крови и вредные привычки, которые они имели ранее.

Сегодня, 10:15
Сергей Васильев

Телескоп SOAR снял длинный хвост газа и пыли, образовавшийся в результате целенаправленного столкновения космического аппарата с Диморфом.

Вчера, 16:24
Михаил Орлов

Белки рыб, обитающих у дна океана под большим давлением, оказались защищены молекулами триметиламиноксида. Это соединение хорошо связывает воду и не позволяет биологическим молекулам терять правильную трехмерную форму и разрушаться.

1 октября
Сергей Васильев

Моделирование указало, как менялся путь формирования и распада суперконтинентов на протяжении истории Земли. Это позволило ученым предсказать, как и где образуется следующий из них, снова объединив практически всю сушу планеты.

Позавчера, 12:38
Ольга Иванова

Американские исследователи узнали, что продолжительность жизни пенсионеров зависит не столько от наличия у них хронических заболеваний, сколько от таких простых факторов, как возможность ходить в магазин за продуктами, выполнять уборку в доме, показатели мелких частиц холестерина в крови и вредные привычки, которые они имели ранее.

2 октября
Редакция

Итальянский ботаник Стефано Манкузо — о преимуществах естественных отношений и о том, что бывает, когда люди нарушают хрупкое равновесие между биологическими видами. Naked Science печатает отрывок из книги Манкузо La nazione delle piante («Нация растений»).

16 сентября
Алиса Гаджиева

Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.

15 сентября
Никита Логинов

Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.

6 сентября
Александр Березин

Нашей планете 4,5 миллиарда лет, и 539 миллионов лет на ней тянется эра «явной жизни» (фанерозой) — то есть такой, когда на планете есть крупные, высокоорганизованные животные. Сам собой возникает вопрос: быть может, среди них был разум?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
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
Лучшие материалы
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
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: