Фізики створили модель складної квантової системи

Група вчених-фізиків зі Швейцарського федерального технологічного інституту (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) розробила метод, що дозволяє використовувати штучну нейронну мережу для моделювання деяких з характерних властивостей квантової системи, що складається з декількох об’єктів, і визначення хвильової функції цієї системи.

І для того, що б отримати можливість зробити все вищезазначене, вченим довелося вирішити ряд складних проблем, з якими стикалися й інші вчені, що працюють в даному напрямку.

Однією з найважчих проблем, які стоять перед фізиками на сьогоднішній день, є пошук способу моделювання складних квантових систем, що складаються з безлічі взаємозалежних і взаємодіючих об’єктів. Методи традиційного моделювання не дуже підходять для вирішення даної проблеми через те, що зі збільшенням складності системи кількість її станів збільшується по експоненті. Наприклад, система, що складається з усього 100 квантових частинок, може перебувати в одному з 10 ^ 35 варіантів станів. І навіть найпотужніші суперкомп’ютери пасують перед завданнями такої складності.

Досягненням швейцарських вчених є те, що вони знайшли новий підхід. Замість того, щоб по черзі обчислювати кожне з можливих станів квантової системи, вони використовували нейронну мережу для того, щоб узагальнити модель квантової системи.

На пошук даного рішення моделювання квантової системи вчених спонукала перемога в минулому році системи штучного інтелекту AlphaGo над Лі Седолем , чемпіоном світу за давньою китайською гри Го. Вчені створили трохи спрощений варіант нейронної мережі і запрограмували її для моделювання хвильових функцій квантової системи. Створена модель використовувала великий набір числових коефіцієнтів і один шар “прихованих” станів. Грунтуючись на цих даних, вчені навчили систему обчислювати стандартний стан системи при даному наборі умов, які визначаються значеннями коефіцієнтів.

Для перевірки працездатності розробленого методу вчені порівняли результати його роботи з результатами, вже отриманими раніше за допомогою інших методів. І в результаті вийшло те, що система з штучної нейронної мережею справляється із завданням моделювання квантової системи набагато швидше і краще, ніж інші обчислювальні алгоритми, що покладаються на метод грубої сили, тобто, банального перебору всіх варіантів.

На жаль, розроблена швейцарцями система є лише доказом працездатності ідеї використання штучних нейронних мереж в квантовому моделюванні. Але через деякий час системи, побудовані на таких же самих принципах, можуть стати дуже корисними інструментами для вчених-фізиків, які дозволять їм проводити дослідження більш швидко і ефективно, ніж вони можуть це робити зараз.

admin