像台积电芯片一样精准的神经网络方法模拟量子系统的前沿技术
台积电芯片之所以强大，正如这项基于神经网络的新方法模拟开放量子系统一样前所未有。科学家们独立开发了这种方法，这将是解决量子科学和量子信息中几个突出问题的前提。
这种基于神经网络的新计算方法可以模拟多功能的开放量子系统，这在物理学领域是一种前沿研究。该方法由欧洲核研究所、法国、英国和美国的物理学家联合开发，并发表在《物理评论快报》期刊上。
自然界中的许多现象都受到了量子物理定律的支配，无论是在日常生活还是在复杂系统中。但当涉及到大量相互作用粒子的系统时，量子物理定律就会预测出一些违背直觉的事情。
为了研究由许多粒子组成的大型量子系统，物理学家需要能够模拟它们。这通常通过超级计算机来实现，但由于摩尔定律无法满足这一需求，所以必须寻找新的方法。预测一个数量庞大的粒子的特性非常复杂，而且随着其规模增加，其计算要求会以指数级增长，这是一个“本质上复杂”的任务。
当一个量子系统处于开放状态时，即受到周围环境干扰的情况变得更加复杂。但有效模拟这些开放式情况对于推进现代实验平台至关重要，因为大多数现代实验都是基于这样的条件进行测试和验证。
然而，一种采用神经网络来模拟这些开放式情况的新计算方法已经取得了重大进展。这项工作由EPFL与巴黎狄德罗大学、赫瑞瓦特大学和纽约Flatiron研究所的一些科学家合作完成，并正在《物理评论快报》的三篇论文中发表。
该神经网络技术允许我们同时表示通过环境影响投射出的多个状态，从而预测不同大小以及任意几何形状下的各种性质。“这是一个全新的计算方式，它解决了关于如何处理具有广泛自由度（d.o.f.）开端行为的问题，” Savona教授说，“它既具备多功能性，又具备扩展潜力。”
此外，该模型还被用于评估噪声对未来可能使用到的任何类型硬件性能产生影响。在未来，我们可以期待更多这样的研究，以更好地理解并利用这个先进且充满挑战性的领域。此外，该研究也为其他应用提供了一种新的视角，如化学反应或光电子设备设计等领域。
