Нейронные сети научили моделировать квантовые процессы

Доступное квантовое моделирование и квантовые вычислители ― вот мечты учёных на ближайшие 5–10 лет. Но квантовые системы ещё необходимо разработать и довести до ума, в чём также могли бы помочь квантовые вычислители. Заколдованный круг? Разорвать его можно с помощью новейших технологий в вычислениях, охватывающих развёртывание нейронных сетей или, проще говоря, машинное обучение и элементы искусственного интеллекта.

На прошедшей неделе на портале Physical Review Letters вышли сразу три статьи о независимых исследованиях научных команд из США, Франции и Англии, в каждой из которых рассматривался вопрос моделирования открытых квантовых систем с помощью нейронных сетей. В качестве основы всех трёх проектов взята хорошо известная группа численных методов для изучения случайных процессов «Метод Монте-Карло». Как показали эксперименты, реализованный подход даёт возможность моделировать «значительные» по масштабам открытые квантовые системы. Открытость квантовых систем означает, что к массе заданных дискретных параметров (частиц) добавляется плохо предсказуемая масса случайных параметров, с чем обычно не готовы справиться даже самые мощнейшие суперкомпьютеры.

Представленная учёными трёх стран методика квантового моделирования на нейронных сетях поможет глубже разобраться в квантовых процессах. В частности, методика даст возможность изучить такое паразитное явление, как появление шумов в квантовых вычислителях. В конечном итоге квантовое моделирование сравнительно доступными средствами приблизит появление массовых квантовых компьютеров и может привлечь к изучению процессов существенно больше специалистов.