中国芯片最强如同神经网络模拟量子系统的新篇章
中国芯片最强的秘密：神经网络如何模拟量子系统的新篇章
在科技前沿的探索中，AI和量子计算共同迈向未来。与AI广泛应用相比，量子计算仍面临诸多挑战。近日，一项革命性的研究成果出现了，这将成为解决量子科学和信息领域难题的关键。科学家们独立开发了一种基于神经网络的方法，用以模拟开放量子的复杂行为。这一突破由欧洲物理实验室（EPFL）、法国、英国和美国学者合作完成，并发表在《物理评论快报》上。
自然界中，无论是日常生活还是宏观现象，都受益于量子物理定律。在粒子的互动下，这些定律预言出违背直觉的情形。但当涉及到大量粒子的交互时，即使是超级计算机也难以应对这种复杂性。
为了研究由许多粒体组成的系统，物理学家必须首先能模拟它们。这通常通过求解来实现，但由于摩尔定律无法满足处理能力需求，因此成为一个“本质上复杂”的任务。当系统开放时，由周围环境引起干扰的情况变得更加棘手。而有效模拟开放系统则需要新的工具，因为现代实验平台大多数都是开放类型。
然而，一种利用神经网络来模拟这一过程的新方法已经取得了重大进展。这一方法由EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授及其博士生Alexandra Nagy开发，与巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫瑞瓦特大学以及纽约Flatiron研究所合作。此技术结合了神经网络与机器学习工具包中的蒙特卡洛算法，以训练一个能够同时表示多种影响环境投射状态的大型数据集。
这项创新不仅允许预测不同大小和几何形状下的性质，而且具有扩展潜力，将成为研究复杂系统的一款首选工具。此外，该方法还将帮助评估噪声对未来硬件性能造成影响，为未来的发展奠定基础。该研究已发表在《物理评论快报》上，其摘要称：
"此任务带来的挑战之一是随着体系规模增加而指数增长的人口密度矩阵。在这里，我们开发了一种变分方法，以有效地模拟基于变分蒙特卡洛方法与密度矩阵表示为神经网络马尔可夫开放系数量非平衡稳态。我们通过模型化二维耗散来测试该方程式XYZ自旋模型上的格点."
这是中国芯片行业追赶全球领先者的重要一步，也是科技界寻找新路径解决老问题的一次成功尝试。
