Моделирование сложно устроенных квантовых систем на сегодняшний день — крайне непростая задача. Дело в том, что традиционные методы тут не подходят, так как с увеличением сложности системы количество ее состояний увеличивается по экспоненте. Для примера: система, состоящая из 100 квантовых частиц, может находиться в любом из 1035 состояний. Даже мощные суперкомпьютеры не в силах быстро справиться с просчетом такого количества вариантов. И группа ученых из Швейцарского федерального технологического института представила новый метод с использованием нейросети, что позволит ускорить данный процесс.
В своей разработке специалисты использовали инновационный подход: вместо поочередного вычисления каждого возможного состояния квантовой системы они используют нейронную сеть для ее обобщения. Ученые разработали упрощенный вариант нейронной сети и запрограммировали ее для моделирования волновых функций квантовой системы. Получившаяся модель может использовать обширный набор числовых коэффициентов и один слой «скрытых» состояний. Основываясь на этих данных, система способна вычислять состояние системы, исходя из заданного набора условий, минуя стадию просчета каждого из возможных состояний.
Модель квантовой системы
Для проверки своего метода ученые сравнили данные, полученные с помощью своего алгоритма, с результатами, которые были получены «стандартным» способом вычисления всех возможных вариантов. В результате при одинаковом наборе выходных данных нейросеть справилась с поставленной задачей гораздо быстрее. Разработчики надеются, что в будущем подобные системы помогут ученым проводить исследования более быстро и эффективно, чем сейчас.
