新的人工智能工具通過(guò)觀察網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)預(yù)測(cè)量子系統(tǒng)的行為

俄羅斯研究人員創(chuàng)造了一種基于人工智能（AI）的工具，通過(guò)“觀察”量子系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)會(huì)了預(yù)測(cè)量子系統(tǒng)的行為。

根據(jù)發(fā)表在《新物理雜志》上的一項(xiàng)研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主地找到了適合量子優(yōu)勢(shì)演示的解決方案。

這是為了幫助研究人員開(kāi)發(fā)新的高效量子計(jì)算機(jī)。

莫斯科物理技術(shù)研究所（MIPT）副教授列昂尼德？費(fèi)迪奇金（Leonid Fedichkin）表示：“我們?cè)谟?xùn)練計(jì)算機(jī)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是否具有量子優(yōu)勢(shì)進(jìn)行自主預(yù)測(cè)方面相當(dāng)成功。

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現(xiàn)代科學(xué)中的廣泛?jiǎn)栴}是通過(guò)量子力學(xué)計(jì)算來(lái)解決的。

一些例子是研究化學(xué)反應(yīng)和尋找穩(wěn)定的分子結(jié)構(gòu)的醫(yī)藥，藥劑學(xué)和其他行業(yè)。

所涉及的問(wèn)題的量子性質(zhì)使量子計(jì)算更適合它們。相比之下，古典計(jì)算往往只返回大量的近似解。

創(chuàng)造量子計(jì)算機(jī)是昂貴和耗時(shí)的，由此產(chǎn)生的設(shè)備不能保證表現(xiàn)出任何量子優(yōu)勢(shì)-也就是說(shuō)，比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)操作更快。

因此，研究人員需要工具來(lái)預(yù)測(cè)給定的量子設(shè)備是否具有量子優(yōu)勢(shì)。

實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的方法之一是量子游動(dòng)。用簡(jiǎn)化的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，這種方法可以被看作是一個(gè)粒子在一定的網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)動(dòng)，這是量子電路的基礎(chǔ)。

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如果一個(gè)粒子的量子從一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的速度比它的經(jīng)典模擬更快，那么基于該電路的設(shè)備將具有量子優(yōu)勢(shì)。

尋找這種優(yōu)越的網(wǎng)絡(luò)是量子步行專家解決的一項(xiàng)重要任務(wù)。

俄羅斯研究人員所做的是用人工智能取代專家。他們訓(xùn)練機(jī)器區(qū)分網(wǎng)絡(luò)，并判斷給定的網(wǎng)絡(luò)是否會(huì)帶來(lái)量子優(yōu)勢(shì)。這就確定了構(gòu)建量子計(jì)算機(jī)的最佳候選網(wǎng)絡(luò)。

研究小組使用了一個(gè)面向圖像識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)鄰接矩陣作為輸入數(shù)據(jù)，以及輸入和輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)返回一個(gè)預(yù)測(cè)，是經(jīng)典的還是量子步行之間的給定節(jié)點(diǎn)會(huì)更快。

費(fèi)迪奇金說(shuō)：“這種做法不會(huì)奏效，但確實(shí)奏效了。

“量子行為和經(jīng)典行為之間的界限往往模糊不清。我們研究的顯著特征是由此產(chǎn)生的特殊用途計(jì)算機(jī)視覺(jué)，能夠識(shí)別網(wǎng)絡(luò)空間中的這條細(xì)線，“來(lái)自俄羅斯IT MO大學(xué)的Alexey Melnikov補(bǔ)充說(shuō)。

研究人員發(fā)明了一種基于量子算法簡(jiǎn)化計(jì)算電路開(kāi)發(fā)的工具。由此產(chǎn)生的裝置將對(duì)生物光子學(xué)研究和材料科學(xué)產(chǎn)生興趣。