procdiase: систем

Ученые научились предсказывать и предотвращать декогеренцию в квантовых системах с помощью технологии машинного обучения. Теперь человечество стало на шаг ближе к созданию настоящего квантового компьютера.





















Чтобы научиться предсказывать момент распада и принимать профилактические меры, ученые использовали технологию машинного обучения, способную выделять алгоритмы и закономерности из большого объема данных. «Мы часто предсказываем события будущего — например, играя в теннис, игрок предсказывает, куда полетит мяч. Мы можем это сделать, потому что знаем, как работают силы, управляющие движением мяча», — объясняет Бьеркук.
Но природа квантовой запутанности — явления, на котором основано взаимодействие кубитов — физикам неизвестна, как неизвестны и ее законы. Пользуясь этим физическим явлением, мы не в состоянии предсказать его появление или исчезновение. В этом запутанность сродни магии (Эйнштейн называл ее «чудным взаимодействием на расстоянии»). Более того, попытка наблюдать за кубитами приводит к изменению их состояния и ломает всю систему. Поэтому физикам нужна была система, умеющая предвидеть, где и когда произойдет (напомним, совершенно непредсказуемая) декогеренция.
Имеющейся у физиков информации алгоритму хватило для того, чтобы научиться предсказывать поведение кубитов без непосредственного наблюдения за ними. Причем предсказания компьютера оказались настолько точными, что позволили предотвращать декогеренцию и поддерживать квантовую систему в «рабочем» состоянии.
Результаты исследования опубликованы в журнале