Bristol araştırmacıları kuantum sistemlerini formüle etmek için algoritma geliştirdi

'Hamilton modelleri fiziksel ve kimyasal süreçlerin incelenmesini ve analizini desteklediğinden, Temsil ettikleri sisteme sadık kalmaları çok önemli' diyor araştırmacılar, 'ancak kuantum sistemleri için aday Hamiltonyenleri deneysel verilerden formüle etmek ve test etmek zordur çünkü hangi etkileşimlerin mevcut olduğu doğrudan gözlemlenemez.'

'Burada, denetimsiz makine öğreniminden yararlanan bir aracı tasarlayarak bu zorluğun üstesinden gelmek için otomatik bir protokol öneriyor ve gösteriyoruz. İlk olarak, bir nitrojen boşluğu merkezi kurulumunu incelerken doğru Hamiltonyen'i çıkarmak için yaklaşımımızın yeteneklerini gösteriyoruz. Ön simülasyonlarda tam model biliniyor ve %59'a varan başarı oranlarıyla doğru şekilde çıkarım yapılıyor.'

'Deneysel verileri kullanırken, protokol örneklerinin %74'ü makul görülen modelleri alıyor. 10'luk bir alanla karakterize edilen simüle edilmiş çoklu dönüş sistemleri¹⁰ olası modeller de protokolümüze örneklerin %85'inde hedef modeli tanımlayan bir genetik algoritma dahil edilerek araştırılmaktadır.'

'Önceki sınırlı varsayımlardan modelleme hipotezlerini formüle etme ve test etme kapasitesine sahip otomatik aracıların geliştirilmesi, büyük kuantum sistemlerinin karakterizasyonuna yönelik temel bir adımı temsil ediyor.'

Algoritma, kuantum sensörleri gibi yeni cihazların otomatik karakterizasyonuna yardımcı olmak için kullanılabilir.

“Günümüzün süper bilgisayarlarının gücünü makine öğrenimiyle birleştirerek kuantum sistemlerindeki yapıyı otomatik olarak keşfetmeyi başardık. Yeni kuantum bilgisayarlar/simülatörler kullanıma sunuldukça, algoritma daha heyecan verici hale geliyor: önce cihazın performansının doğrulanmasına yardımcı olabiliyor, ardından daha da büyük sistemleri anlamak için bu cihazlardan yararlanabiliyor” diyor araştırmacı Brian Flynn.