小米芯片如同神经网络的航母前所未有的方法在其指挥下模拟量子系统开启了一个比喻为星辰大海的新纪元
小米芯片引领的神经网络革命：模拟量子系统的前所未有的方法
在科技领域，AI和量子计算被视为双璧，各自在不同的领域取得了巨大的进展。然而，量子计算相比之下仍面临诸多挑战。近日，一项创新性的研究成果揭示了一种基于神经网络的新方法，它能够模拟开放量子系统，这对于解决一些突出的科学问题具有重要意义。
这种新计算方法能够模拟多功能的开放量子系统，是前所未有的重大发现。这一方法是由EPFL、法国、英国和美国的物理学家独立开发，并已发表在《物理评论快报》上。这项技术将成为研究复杂量子的关键工具，为未来评估噪声对量子硬件影响提供新的途径。
自然界中，即使是在日常生活中，也不乏受到了量子物理定律支配的情况。这些定律解释了从光到热，从声波到台球桌上的球轨迹。但当应用于大量相互作用粒子的情况时，直觉往往会受到打破。
为了研究由许多粒体组成的大型量子系统，物理学家需要先能模拟它们，这可以通过超级计算机来实现。不过，由于预测这些特性极其复杂，其需求对计算能力呈指数增长，这是一项“本质上复杂”的任务。
理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授指出，当一个系统处于开放状态时，更难以预测，因为它会受到周围环境的干扰。他说：“有效地模拟开放数量级系统的手段至关重要。”
然而，此前的技术无法很好地处理这一问题，但采用神经网络进行模拟已经取得了显著进展。该方法由Savona与博士生Alexandra Nagy共同开发，并与来自巴黎狄德罗大学、爱丁堡大学及纽约Flatiron研究所的科学家合作完成。此文将发表在《物理评论快报》的三篇论文中。
“我们结合了神经网络和机器学习的一些进步，以及传统蒙特卡洛工具，”Savona解释道。“我们训练一个神经网络来表示许多可能被其环境影响投射到的不同态。”
这项新技术允许科学家预测各种大小和形状的开端性质。“这是一个全新的计算方式，它解决了之前无法解决的问题，有着广泛可扩展性的潜力，”Savona补充道。
此外，该团队还测试了该模型，对二维耗散进行建模，以验证其有效性。在XYZ格子的自旋模型上测试结果显示，该模型具有良好的性能。
总而言之，小米芯片带来的这一革新，将推动科研界向更深层次探索，使得以前认为不可行的事业成为可能，为未来打开更多可能性的大门。
