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.
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.
Ученые из Великобритании смогли разобраться, что происходит в первые мгновения после контакта двух капель воды, и показали этот процесс на видео.
На фоне распространения Covid-19 за пределами Китая глава Всемирной организации здравоохранения заявил, что называть вспышку коронавируса, число зараженных которым приближается к 82 тысячам, пандемией все еще не рекомендуется, однако мир должен быть готовым к такому варианту развития событий.
Вопреки установившейся гипотезе, извержение супервулкана Тоба около 74 тысяч лет назад вряд ли стало катастрофой для молодого человечества.
Ученые из Великобритании смогли разобраться, что происходит в первые мгновения после контакта двух капель воды, и показали этот процесс на видео.
На днях парламент Эстонии принял резолюцию, где указал на «роль Советского Союза в качестве одного из основных зачинщиков Второй мировой войны». Ранее президент Украины Владимир Зеленский заявил, что СССР виновен в развязывании Второй мировой. До того ведущий польский политик Ярослав Качиньский поставил СССР и Германию на одну доску в вопросе ответственности за начало мировой войны. Бывший президент Украины Кравчук даже заявил, что 17 октября 1939 года Сталин и Гитлер встречались во Львове, что зафиксировано документально. Разберемся, так ли это.
Власти КНР сообщили, что повторные анализы 195 выздоровевших пациентов вновь показали наличие инфекции.
Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.
Сегодняшние удары турецкой армии в Сирии производят несколько шокирующее впечатление, но только до тех пор, пока мы не обратимся к истории. Напомним: главу Турции не так давно пытались ликвидировать в заговоре, поддерживаемом ЦРУ. И только информация из России позволила ему в последний момент спастись. У Анкары нет ни одного настоящего союзника на Западе. Фактически у нее вообще один заметный союзник: Москва. В этой ситуации Эрдоган внезапно бьет по сирийцам — другому партнеру России. Что это? Новый «удар в спину», как по Су-24 в 2015 году? Или как по Севастополю в 1914 году? Лавры Османской империи не дают покоя и тянут турок к внешнеполитическому самоубийству? Попробуем с точки зрения истории разобраться, зачем Турция сегодня, как и сто лет назад, принимает столь странные решения — и почему, на самом деле, они логичны.
Олигосахарид под названием 2’-фукозиллактоза оказался критически важным для когнитивных способностей детей.
