2022-11-24 11:25:07

科学家增强现实以破解量子系统的密码

研究人员使用神经网络和“幽灵”电子准确地重建了量子系统的行为。

物理学家提出了一种模拟相互作用粒子之间量子纠缠的新方法。

为了破解量子系统的密码,物理学家(暂时)正在增强现实。

计算分子电子的集体行为对于预测材料的性质是必要的。这样的预测有一天可以帮助科学家创造新的药物或创造具有理想性质的材料,如超导性。问题是,电子可能会在“量子力学”上相互纠缠,这意味着它们不能再被单独对待。对于任何粒子多于几个的系统,即使是最强大的计算机也难以直接解开纠缠的连接网络。

现在,来自瑞士École理工学院Fédérale de Lausanne (EPFL)和纽约熨头研究所计算量子物理中心(CCQ)的量子物理学家们找到了一种变通方法。通过在计算中添加额外的“幽灵”电子,使其与系统的实际电子相互作用,他们能够模拟纠缠。

描述该过程的信息图表。图片来源:Lucy Reading-Ikkanda/Simons基金会

在新方法中,添加的电子的行为是由一种叫做神经网络的人工智能技术控制的。网络不断调整,直到找到一个可以投影到现实世界中的精确解决方案,从而在没有伴随计算障碍的情况下重新创造纠缠效应。

科学家们最近在《美国国家科学院院刊》上发表了他们的研究成果。

CCQ和纽约大学的研究生、该研究的主要作者Javier Robledo Moreno说:“你可以把这些电子当作它们彼此不交流,就好像它们没有相互作用一样。”“我们添加的额外粒子正在调解存在于我们试图描述的实际物理系统中的实际粒子之间的相互作用。”

在这篇新论文中,物理学家们证明了他们的方法可以在简单量子系统中媲美或超越竞争对手的方法。

研究报告的合著者、CCQ主任安托万·乔治说:“我们把它应用到简单的事情上作为测试平台,但现在我们正在进行下一步,在分子和其他更现实的问题上进行尝试。”“这是一件大事,因为如果你有一种获得复杂分子波函数的好方法,你就可以做各种事情,比如设计具有特定特性的药物和材料。”

Georges说,长期目标是使研究人员能够计算预测材料或分子的性质,而不必在实验室中合成和测试。例如,他们可能只需要点击几下鼠标,就可以测试一系列不同的分子,以获得所需的药物性能。“模拟大分子是一件大事,”乔治斯说。

Robledo Moreno和Georges与EPFL的物理助理教授Giuseppe Carleo和CCQ的研究员James Stokes共同撰写了这篇论文。

这项新研究是2017年Carleo和Matthias Troyer在《科学》杂志上发表的一篇论文的发展,Matthias Troyer目前是微软的技术研究员。那篇论文还将神经网络与虚构的粒子相结合,但添加的粒子并不是完全的电子。相反,它们只有一个性质叫做自旋。

卡利奥说:“当我(在纽约CCQ)的时候,我痴迷于找到一种可以描述电子行为方式的神经网络版本,我真的很想找到我们在2017年引入的方法的一种推广。”“通过这项新工作,我们最终找到了一种优雅的方法,让隐藏的粒子不是自旋,而是电子。”

参考文献:“来自神经网络约束隐态的费米子波函数”,作者:Javier Robledo Moreno, Giuseppe Carleo, Antoine Georges和James Stokes, 2022年8月3日,美国国家科学院学报。DOI: 10.1073 / pnas.2122059119