La creazione di computer quantistici è costosa e richiede tempo, e non è garantito che i dispositivi risultanti mostrino alcun vantaggio quantico, ovvero spesso non funzionano più velocemente di un computer convenzionale. Quindi i ricercatori hanno bisogno di strumenti per prevedere se un dato dispositivo quantistico avrà un vantaggio quantistico.

Uno dei modi per implementare i calcoli quantistici sono le passeggiate quantistiche. In termini semplificati, il metodo può essere visualizzato come una particella che viaggia in una certa rete che è alla base di un circuito quantistico. Se il cammino quantistico di una particella da un nodo di rete a un altro avviene più velocemente del suo analogo classico, un dispositivo basato su quel circuito avrà un vantaggio quantico. La ricerca di tali reti superiori è un compito importante affrontato dagli esperti di cammino quantistico.

Ricercatori russi dell'Istituto di fisica e tecnologia di Mosca, Il Valiev Institute of Physics and Technology e l'ITMO University hanno creato una rete neurale che ha imparato a prevedere il comportamento di un sistema quantistico analizzando la sua struttura di rete. La rete neurale trova in modo autonomo soluzioni che si adattano bene alle dimostrazioni di vantaggi quantistici. Ciò aiuterà i ricercatori a sviluppare nuovi computer quantistici efficienti. I risultati sono riportati nel Nuovo Giornale di Fisica .

Un'ampia gamma di problemi nella scienza moderna viene risolta attraverso calcoli di meccanica quantistica. Alcuni degli esempi sono la ricerca sulle reazioni chimiche e la ricerca di strutture molecolari stabili per la medicina, farmaceutici e altre industrie. La natura quantistica dei problemi coinvolti rende i calcoli quantistici più adatti a loro. calcoli classici, al contrario, tendono a restituire solo soluzioni approssimative ingombranti.

Quello che hanno fatto i ricercatori russi è stato addestrare un modello di intelligenza artificiale per distinguere tra le reti e determinare se una determinata rete ha un vantaggio quantico. Questo individua le reti che sono buone candidate per la costruzione di un computer quantistico. Il team ha utilizzato una rete neurale orientata al riconoscimento delle immagini. Una matrice di adiacenza è servita come dati di input, insieme ai numeri dei nodi di input e output. La rete neurale ha restituito una previsione se la passeggiata classica o quantistica tra i nodi indicati sarebbe stata più veloce.

"Non era ovvio che questo approccio avrebbe funzionato, ma lo ha fatto. Abbiamo avuto un discreto successo nell'addestrare il computer a fare previsioni autonome sul fatto che una rete complessa abbia un vantaggio quantico, ", ha affermato il professore associato Leonid Fedichkin del dipartimento di fisica teorica del MIPT.

"La linea tra comportamenti quantistici e classici è spesso sfocata. La caratteristica distintiva del nostro studio è la visione computerizzata per scopi speciali che ne risulta, capace di discernere questa linea sottile nello spazio della rete, ", ha affermato Alexey Melnikov, laureato al MIPT e ricercatore dell'Università ITMO.

Con il loro co-autore Alexander Alodjants, i ricercatori hanno creato uno strumento che semplifica lo sviluppo di circuiti computazionali basati su algoritmi quantistici. I dispositivi risultanti saranno di interesse nella ricerca biofotonica e nella scienza dei materiali.

Uno dei processi che le passeggiate quantistiche descrivono bene è l'eccitazione di proteine ​​fotosensibili come la rodopsina o la clorofilla. Una proteina è una molecola complessa la cui struttura ricorda una rete. Risolvere un problema che implica formalmente trovare il tempo di camminata quantistica da un nodo all'altro può effettivamente rivelare cosa succede a un elettrone in una particolare posizione in una molecola, dove si sposterà, e che tipo di eccitazione provocherà.

Rispetto alle architetture basate su qubit e gate, Si prevede che le passeggiate quantistiche offrano un modo più semplice per implementare il calcolo quantistico dei fenomeni naturali. La ragione di ciò è che le passeggiate stesse sono un processo fisico naturale.