חוקרי בריסטול מפתחים אלגוריתם לגיבוש מערכות קוונטיות

"כאשר מודלים של המילטוניאן מבססים את המחקר והניתוח של תהליכים פיזיקלים וכימיים, זה כך קריטי שהם נאמנים למערכת שהם מייצגים, "אומרים החוקרים," עם זאת, ניסוח ובדיקה של המועמדים המילטונאים למערכות קוונטיות מנתונים ניסיוניים הוא קשה מכיוון שאי אפשר לראות ישירות אילו אינטראקציות קיימות.

'כאן אנו מציעים ומדגימים פרוטוקול אוטומטי כדי להתגבר על אתגר זה על ידי תכנון סוכן שמנצל למידת מכונה ללא פיקוח. ראשית אנו מראים את יכולות הגישה שלנו להסיק את המילטונין הנכון בעת ​​לימוד מערך מרכז פנוי חנקן. בסימולציות ראשוניות, המודל המדויק ידוע ומוסכם נכון עם אחוזי הצלחה של עד 59%. '

'בעת שימוש בנתונים ניסיוניים, 74% ממקרי הפרוטוקול מאחזרים מודלים הנחשבים סבירים. מערכות רב-ספין מדומות, המאופיינות במרחב של 10¹⁰ מודלים אפשריים, נחקרים גם על ידי שילוב אלגוריתם גנטי בפרוטוקול שלנו, שמזהה את מודל היעד ב 85% מהמקרים. '

"פיתוח סוכנים אוטומטיים המסוגלים לנסח ולבדוק השערות דוגמנות מתוך הנחות קודמות מוגבלות, מהווה צעד בסיסי לקראת אפיון מערכות קוונטיות גדולות."

ניתן להשתמש באלגוריתם כדי לסייע באפיון אוטומטי של מכשירים חדשים, כגון חיישנים קוונטיים.

"שילבנו את העוצמה של מחשבי העל של ימינו עם למידת מכונה, הצלחנו לגלות מבנה אוטומטי במערכות קוונטיות. ככל שמחשבים / סימולטורים קוונטיים חדשים הופכים לזמינים, האלגוריתם הופך להיות מרגש יותר: ראשית הוא יכול לעזור לאמת את ביצועי המכשיר עצמו, ואז לנצל את המכשירים האלה כדי להבין מערכות גדולות יותר ויותר ", אומר החוקר בריאן פלין.