• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
Рубрика выходит при поддержке
21.11.2021
Мария Осетрова
30 267

Глубокое обучение с подкреплением вводит квантовую систему в «состояние кота Шредингера»

3.6

Физики из Японии и Австралии при помощи моделирования показали, что одна из разновидностей машинного обучения — обучение с подкреплением — подходит для точного управления квантовым состоянием системы.

Кот Шредингера, находящийся одновременно в двух квантовых состояниях, в представлении художника. / © Okinawa Institute of Science and Technology
Кот Шредингера, находящийся одновременно в двух квантовых состояниях, в представлении художника. / © Okinawa Institute of Science and Technology

Чтобы эффективно использовать квантовые системы для записи, хранения и обработки информации, нужны методы, которые позволяют точно измерять состояние квантовой системы и управлять ею. Проблема в том, что в квантовом мире любое взаимодействие системы с окружающей средой, включая произведенные измерения, немного изменяет ее состояние. Это приводит к ошибкам, которые затрудняют управление квантовыми системами, особенно в реальном времени.

Для поддержания системы в желаемом состоянии используют системы управления с обратной связью, которые реагируют на небольшие изменения системы и возвращают ее в требуемое состояния. Для простых систем силу, которую нужно при этом приложить, можно рассчитать аналитически. Однако в более сложных — и приближенных к реальной жизни — случаях готового решения нет.

В своей работе с использованием моделирования физики показали, что глубокое обучение с подкреплением эффективно справляется с этой задачей для системы с нелинейным гамильтонианом — функцией, которая описывает ее полную энергию. Обучением с подкреплением называют один из методов машинного обучения, при котором алгоритм обучается, взаимодействуя со средой и получая обратную связь. Значит, в каждом цикле обучения алгоритм как-то воздействует на состояние квантовой системы, а затем узнает, что из этого вышло.

До обучения взаимодействия были случайными, и поначалу алгоритму не удавалось поддерживать систему в нужном состоянии:

Шарик на холме визуализирует систему в нужном квантовом состоянии, задача алгоритма — удержать шарик в синей области / © Okinawa Institute of Science and Technology

Но уже через 300 циклов обучения эта задача давалась алгоритму довольно легко:

Шарик остается в синей зоне, но колебания его положения (красная линия) еще довольно большие / © Okinawa Institute of Science and Technology

А спустя 5000 циклов амплитуда необходимых воздействий стала минимальной:

Шарик на месте, колебания амплитуды приложенной силы (синяя линия), как и колебания положения шарика (красная линия), минимальны / © Okinawa Institute of Science and Technology

Таким образом, ученым удалось показать, что глубокое обучение с подкреплением эффективно возвращает систему в почти чистое «состояние кота Шредингера», при котором система находится одновременно в двух состояниях, как и кот в знаменитом мысленном эксперименте Эрвина Шредингера. При этом обучение происходит полностью автономно. Авторы статьи считают, что в дальнейшем и другие методы искусственного интеллекта можно использовать для управления квантовыми системами.

Статья с результатами исследования опубликована в журнале Physical Review Letters.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 11:02
Игорь Байдов

Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.

Вчера, 13:05
Ольга Иванова

Новые автомобили известных брендов, купленные за последние несколько лет, оказались в два раза менее качественными, чем те, что были приобретены в 2010 году. И в будущем ситуация будет только хуже. К такому выводу пришли исследователи из США, которые также оценили марки машин по их надежности, составив рейтинг — от более к менее качественным автомобилям.

Вчера, 19:23
Полина

Распространено мнение, что, чтобы справиться с гневом, необходимо дать волю негативным эмоциям. Исследователи из США доказали, что такой метод не позволяет снизить уровень агрессии.

Вчера, 11:02
Игорь Байдов

Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.

Позавчера, 08:39
Михаил Орлов

Глобальные изменения климата сказываются как на природе, так и на населении Земли. Среди последствий потепления — волны жары и увеличение числа жарких дней, которые напрямую влияют на здоровье людей и повседневную жизнь. Российские ученые из Высшей школы экономики и Института географии РАН спрогнозировали, как летний зной будет влиять на жителей России в ближайшие десятилетия. Они назвали регионы РФ, которые могут пострадать от жары сильнее всего, и выявили ведущие факторы таких изменений.

15 марта
Юлия Трепалина

Рассмотрев опыт ферм по выращиванию крупных питонов в Азии, ученые пришли к выводу, что это один из эффективных, но в то же время наименее вредных для экологии видов животноводства. По мнению исследователей, людям стоит всерьез задуматься о его внедрении в массовых масштабах.

11 марта
Игорь Байдов

Американская компания Stratolaunch сообщила об успешном завершении летных испытаний прототипа гиперзвукового аппарата Talon-A, оснащенного ракетным двигателем. Во время беспилотного полета планер развил сверхзвуковую скорость.

13 марта
Алиса Гаджиева

Древние переселенцы из Анатолии не только устроили геноцид в Скандинавии, но и одарили выживших новыми болезнями.

Вчера, 11:02
Игорь Байдов

Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.

[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
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: