Тестохикли

Группа ученых-физиков из Швейцарского федерального технологического института (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) разработала метод, позволяющий использовать искусственную нейронную сеть для моделирования некоторых из характерных свойств квантовой системы, состоящей из нескольких объектов, и определения волновой функции этой системы. И для того, чтобы получить возможность сделать все вышеупомянутое, ученым пришлось решить ряд сложных проблем, с которыми сталкивались и другие ученые, работающие в данном направлении.

Одной из самых тяжелых проблем, которые стоят перед физиками на сегодняшний день, является поиск способа моделирования сложных квантовых систем, состоящих из множества взаимосвязанных и взаимодействующих объектов. Методы традиционного моделирования не очень подходят для решения данной проблемы из-за того, что с увеличением сложности системы количество ее состояний увеличивается по экспоненте. К примеру, система, состоящая из всего 100 квантовых частиц, может находиться в одном из 10^35 вариантов состояний. И даже самые мощные суперкомпьютеры пасуют перед задачами такой сложности.

Достижением швейцарских ученых является то, что они нашли новый подход. Вместо того, чтобы поочередно вычислять каждое из возможных состояний квантовой системы, они использовали нейронную сеть для того, чтобы обобщить модель квантовой системы.

На поиск данного решения моделирования квантовой системы ученых подвигла победа в прошлом году системы искусственного интеллекта AlphaGo над Ли Седолем, чемпионом мира по древней китайской игре Го. Ученые создали немного упрощенный вариант нейронной сети и запрограммировали ее для моделирования волновых функций квантовой системы. Созданная модель использовала обширный набор числовых коэффициентов и один слой «скрытых» состояний. Основываясь на этих данных, ученые обучили систему вычислять стандартное состояние системы при данном наборе условий, определяемыми значениями коэффициентов.

Для проверки работоспособности разработанного метода ученые сравнили результаты его работы с результатами, уже полученными ранее при помощи других методов. И в результате получилось то, что система с искусственной нейронной сетью справляется с задачей моделирования квантовой системы намного быстрей и лучше, нежели другие вычислительные алгоритмы, полагающиеся на метод грубой силы, т.е., банального перебора всех вариантов.

К сожалению, разработанная швейцарцами система является лишь доказательством работоспособности идеи использования искусственных нейронных сетей в квантовом моделировании. Но через некоторое время системы, построенные на таких же самых принципах, могут стать очень полезными инструментами для ученых-физиков, которые позволят им проводить исследования более быстро и эффективно, нежели они могут это делать сейчас.