就像2023芯片市场的画布上绘制出神经网络与量子系统交织的新篇章
雷锋网独家：2023年，量子计算与人工智能并驾齐驱，科学界揭秘新时代模拟开放量子系统的神奇法术。近日，一群勇于探索的科研人员独立开发了一种革命性的方法——基于神经网络的前所未有的模拟技术，这将是解决量子物理和信息领域重大难题的钥匙。
这项令人瞩目的研究成果，不仅展示了人工智能在量子科学中的巨大潜力，也开启了一个全新的研究领域。在这个领域中，AI被用于创造出一种能够模拟多功能开放量子系统的计算方法。这一突破性发现由来自欧洲、法国、英国和美国顶尖学府的物理学家共同完成，并在权威期刊《物理评论快报》上发表。
我们生活中的每一个瞬间，都在无形中受到quantum physics定律的支配，无论是光线闪烁、声波传播还是热流散发，甚至是在台球桌上的球体运动，都遵循着这些微妙而复杂的规律。但当面对由众多粒子的相互作用构成的大型系统时，这些规则展现出前所未有的怪异之处。
为了深入理解这些庞大的量子系统，科学家们必须首先能够进行精确地模拟。通过超级计算机来求解其内部运作模式是一个可能，但摩尔定律预言每两年处理能力翻番，与应对这一挑战所需的手段相比显得远远不够。
原因在于预测这种高维度系统行为极其复杂，其特性随着体系规模呈指数级增长，是“本质上不可解”的一类问题。EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授如是说，他负责管理该实验室工作室。
"当我们的目标是一种打开状态时，这一切变得更加棘手，因为它会受到周围环境影响,"Savona补充道。而有效地模拟开放态数量级更为重要，因为现代所有关于原理和技术的小型平台都是开放式结构，因此寻找新的工具来测试它们一直以来就是我们最迫切的问题."
然而，该团队成功采用神经网络进行仿真已经迈出了关键一步。该方法由Savona博士生Alexandra Nagy与他合作，在EPFL开发，同时巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫瑞瓦特大学以及纽约Flatiron研究所也参与其中。此次研究正在《物理评论快报》的三篇论文中连载发布。
"我们结合了进步的人工智能和机器学习知识，以及常用的蒙特卡洛工具,"Savona指出。他提到他们训练了一个能同时表示许多可能被环境影响投射出的状态的一个神经网络。
利用此新颖算法，我们可以准确预测不同大小和几何形状下任何类型质量体系结构的情绪." Savona简洁陈述道。这一新算法成为研究复杂大量粒子的动态过程最有希望工具之一，将推动未来更多创新，以评估噪音如何影响带来的科技革新.
总结来说，此项突破性工作不仅将改变我们对自然世界理解方式，还将激励更多未来科技发展，为人类提供更强大的分析工具。在这个不断变化世界里，每一次这样的飞跃都让人类走得更远，更接近完美掌握宇宙奥秘.
