就像2023年最新处理器排行榜中的冠军一个基于神经网络的前所未有的方法以其独特的方式模拟量子系统如同
雷锋网独家：量子计算与人工智能并行，科学家们突破性地开发了一种基于神经网络的前所未有的方法，能够模拟开放量子系统。这种技术不仅是解决量子科学和量子信息领域中多个关键问题的基础，而且还将为研究复杂的开放系统提供强大的工具。
在2023年最新处理器排行榜中，这项创新被视为科技界的一次重大进展，就像一颗引领潮流的新星一样。该方法由欧洲物理实验室（EPFL）、法国、英国和美国的物理学家独立研发，并在《物理评论快报》上发表。
自然界中的每一个现象，无论是在日常生活还是更深层次，都受到了量子力学定律的影响。这些定律解释了从光到声音，再到热能以及台球桌上的球运动等普通现象。但当涉及大量相互作用粒子的场合，量子力学则预测出许多违背直觉的事物。
为了理解由许多粒子组成的大型量子系统，物理学家必须首先能够模拟它们。这可以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，因此需要一种新的方法。此外，当考虑开放系统时，即那些受到周围环境干扰的情况，那么情况变得更加复杂。
然而，一种采用神经网络进行模拟新技术已经得到了突破性的发展。这项技术由EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授和他的博士生Alexandra Nagy共同开发，并且得到巴黎狄德罗大学、爱丁堡大学和纽约Flatiron研究所的支持。该论文已在《物理评论快报》三篇论文中发表。
Savona教授表示，他们结合了神经网络与机器学习，以及传统使用于研究复杂质体系统的大型计算工具——即“蒙特卡罗”方法。他指出，他们训练了一个神经网络，以同时代表可能通过其环境影响投射出的多种态。
此类模型允许科学家预测各种尺寸和几何形状下的不同大小开放量子的属性。“这是一种全新的计算手段，它解决了之前无法解决的问题，有着多功能性并且具有扩展潜力，”Savona说。在未来的工作中，该方法有望进一步评估噪声对未来硬件设备性能造成影响。此外，该研究还证明，在一定程度上，将人工智能与古典动力学相结合是一个有效的手段来克服当前挑战，使我们能够更好地理解宇宙本身如何运作。
