Cientistas podem usar dados quânticos para acelerar alguns computadores quânticos

Cientistas do instituto Skoltech em Moscou desenvolveram um novo método para acelerar o cálculo de interações quânticas em computadores quânticos: em vez de armazenar informações quânticas em computadores clássicos por meio de algoritmos clássicos, eles completam todo o processo em uma rede neural quântica.

A imprevisibilidade é um problema inerente à modelagem de interações em escala quântica. Modelos teóricos capazes de prever os resultados de interações complexas são poucos e distantes entre si.

Portanto, os cientistas calculam a mesma coisa repetidamente com algum grau de aleatoriedade adicionado e avaliam o quadro geral no final. Embora isso produza resultados válidos, usa muito poder computacional.

Cientistas podem usar dados quânticos para acelerar alguns computadores quânticos

A Skoltech fundiu alguns métodos teóricos em desenvolvimento de computação quântica para substituir a aleatoriedade dos métodos de amostragem pelas propriedades especiais dos computadores quânticos. Seu método usa um algoritmo para criar uma descrição quântica das posições iniciais de todos os objetos e forças interagindo entre si.

Além disso, algumas informações são adicionadas às posições de uma rede neural clássica para estimar o tipo de interação. Então, uma rede neural quântica calcula a interação e procura por padrões na saída.

Testes descobriram que o método dos pesquisadores produz resultados moderadamente precisos: o classificador quântico que eles usaram como uma rede de teste foi treinado para reconhecer fases da matéria com 99% de precisão. No entanto, um computador quântico projetado para trabalhar com essa linha de metodologia ainda não foi construído.

Esta é uma tentativa promissora por sugerir que as simulações quânticas deveriam ser executadas em computadores quânticos. Se funcionar, talvez possamos usar as informações descobertas para construir computadores quânticos ainda melhores, entre os muitos outros benefícios.