16.01.2020
ФизТех
19 137

Машинный интеллект нашел сети с квантовым ускорением

Российские ученые из МФТИ, ФТИАН и ИТМО создали нейросеть, которая научилась предсказывать поведение квантовой системы, «взглянув» на ее схему. Такая нейросеть самостоятельно находит те решения, которые хорошо подходят для демонстрации квантовых преимуществ. Это поможет исследователям разрабатывать эффективные квантовые компьютеры.

Машинный интеллект нашел сети с квантовым ускорением / ©www.9111.ru

Результаты опубликованы в New Journal of Physics.

Большой круг задач современной науки решается на основе квантово-механических расчетов. Например, химические и биологические: исследования химических реакций или поиск устойчивых молекулярных структур для промышленности, медицины, фармацевтики и других областей. Для точного решения такого рода «квантовых» задач хорошо подходят квантовые вычисления, в отличие от классических, на основе которых квантовые задачи решаются в большинстве случаев лишь громоздко и приближенно.

Процесс создания квантовых вычислительных схем — трудоемкое и дорогостоящее занятие. Не всегда получившиеся устройства показывают «квантовое превосходство» — демонстрируют скорость обработки информации быстрее обычного классического компьютера. Поэтому ученым хотелось бы иметь инструмент для прогнозирования того, будет ли какая-то схема обладать квантовым преимуществом или нет.

Одной из реализаций квантовых вычислений являются квантовые блуждания. Упрощенно можно представить этот метод как перемещение частицы по определенной сети, составленной из точек-узлов и соединений между этими узлами. Такие сети и образуют схему квантовой системы.

Если квантовое перемещение частицы — блуждание — из одного узла сети в другой оказывается быстрее классического, то можно говорить, что устройство на основе такой схемы показывает квантовое преимущество. Поиск сетей, обладающих квантовым преимуществом, является важной задачей, над которой работают эксперты в области квантовых блужданий.

Идеей Алексея Мельникова, Леонида Федичкина и Александра Алоджанца было заменить эксперта машинным интеллектом: научить компьютер различать сети и давать ответ на вопрос, в каких сетях квантовые блуждания будут давать преимущество. То есть обнаружить сети на основе которых имеет смысл строить квантовый компьютер.

Исследователи взяли нейросеть, которая «специализировалась» на распознавании изображений. На вход программе подавалась матрица смежности сети и номер входного и выходного узла. На выходе нейросеть давала ответ, будет ли квантовое блуждание между этими узлами быстрее классического.

«Было неочевидно, что этот подход сработает, Но он работает, и мы очень успешно научили компьютер самостоятельно предсказывать квантовое преимущество в сетях сложной структуры», — говорит Леонид Федичкин, доцент кафедры теоретической физики МФТИ. «Грань между квантовым и классическим поведением систем зачастую размыта. Изюминкой нашей работы стало создание особого компьютерного зрения, с помощью которого удалось увидеть эту грань в пространстве сетей», — поясняет Алексей Мельников, научный сотрудник ИТМО.

Исследователи создали инструмент, позволяющий упростить разработку вычислительных схем на основе квантовых алгоритмов, основными приложениями которых должны стать биофотоника и материаловедение. Например, с помощью квантовых блужданий легко описываются возбуждение фоточувствительных белков, таких как родопсин или хлорофилл.

Белок — это в каком-то смысле сложная молекула, похожая на сеть. Задача понять, что произойдет с электроном, попавшим в какую-то точку в молекуле, как он будет двигаться и какое возбуждение вызывает, в переводе на формальный язык и есть поиск времени блуждания из одного узла сети в другой. Ожидается, что расчет естественных природных процессов на квантовых блужданиях реализовать проще, чем на архитектуре из кубитов и гейтов, так как сами блуждания — это естественный физический процесс. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), известен также как Физтех — ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики, химии, биологии и смежных дисциплин. Расположен в городе Долгопрудном Московской области, отдельные корпуса и факультеты находятся в Жуковском и в Москве.
24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

Вчера, 16:42
Илья Ведмеденко

Украина, вероятно, потеряла недавно запущенный космический аппарат «Сич-2-30». Пока с ним нет устойчивой связи — или совсем никакой.

Вчера, 13:43
Александр Березин

Пока Германия закрывает свои последние реакторы, КНР планирует ввести 150 новых атомных энергоблоков в ближайшие 15 лет. И часть из них будет вырабатывать совсем не электричество, а нечто, многократно более востребованное нашей цивилизацией: тепло. На отопление человечество тратит намного больше энергии, чем на электроэнергетику, а отапливаться от солнечных батарей и ветряков не выйдет наверняка. Несколько процентов от выработки электроэнергетики и сегодня уходят на отопление — но более 90% нужды в тепле покрывает не она, а обособленная от нее теплоэнергетика, в виде котельных в жилых кварталах и газовых котлов в отдельно стоящих домах. Заменить эти источники одной электроэнергией невозможно: от нее тепло будет выходить в несколько раз дороже.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

21 января
Илья Ведмеденко

Заслуженные штурмовики A-10 и Су-25, которым дали прозвища «Бородавочник » и «Грач» соответственно, много десятилетий стоят на службе в Соединенных Штатах и России. Страны избрали разные подходы к модернизации этих самолетов, и сегодня Naked Science постарается понять, какой из них больше соответствует требованиям XXI века.

23 января
Илья Ведмеденко

(16) Психея – одно из самых необычных небесных тел в Поясе астероидов. Она может дать людям не только понимание о происхождении планет, но и невероятные по своим объемам ресурсы. Правда, придется подождать: миссия по исследованию астероида находится лишь в самом начале долгого и сложного пути.

12 января
Алиса Гаджиева

Дополнительное исследование вулканических пород формации Кибиш в Эфиопии изменило датировку найденных там костей Homo sapiens.

20 января
ТГУ

Ученые факультета физической культуры Томского государственного университета в рамках гранта, поддержанного РНФ, исследуют особенности механизма усвоения глюкозы при сахарном диабете второго типа. Для этого был организован масштабный четырехмесячный эксперимент на 240 мышах, подобного которому в мире еще никто не проводил. Животные с искусственно сформированным диабетом подвергались физической нагрузке. Установлено, что вечерние тренировки лучше снижали вес мышей мышей, а утренние – приводили к уменьшению уровня глюкозы. Предположительно, фактором, стимулирующим утилизацию глюкозы, выступил стресс. Ученые намерены проверить эту гипотезу.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

[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
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: