Ein einfacherer Weg, um Quantenprozesse zu lernen

Wissenschaftler der EPFL haben gezeigt, dass selbst einige einfache Beispiele für ein Quantenmaschinen-Lernmodell - das "Quantenneuronale Netz" - ausreichen, um das Verhalten von Quantensystemen zu erlernen und vorherzusagen, und uns damit einer neuen Ära der Quanteninformatik näher bringen. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Computer in der Lage sind, die Geheimnisse der Quantenmechanik zu entschlüsseln und es uns ermöglichen, das Verhalten komplexer Materialien zu untersuchen oder die nebulöse Dynamik bestimmter Moleküle mit nie dagewesener Präzision zu simulieren. Dank einer bahnbrechenden Studie unter der Leitung von Professorin Zoe Holmes und ihrem Team an der EPFL stehen wir kurz davor, dass sich diese Hoffnung erfüllt. In Zusammenarbeit mit Forschungsteams aus Caltech, der Freien Universität Berlin und dem Los Alamos National Lab haben sie einen neuen Weg gefunden, um einem Quantencomputer beizubringen, das Verhalten von Quantensystemen zu verstehen und vorherzusagen - sogar mit ein paar einfachen Beispielen. ..es könnte möglich sein, Quantensysteme mithilfe kleinerer und einfacherer Computer zu untersuchen und zu verstehen [..], die uns in den nächsten Jahren zur Verfügung stehen sollten, ohne dass wir große, komplexe Computer benötigen, die noch einige Jahrzehnte auf sich warten lassen könnten. Zoë Holmes, EPFL Quantenneuronale Netze (QNN). Das Team von Zoe Holmes arbeitete an "Quantenneuronalen Netzen" (QNN), einem Modell für maschinelles Lernen, das entwickelt wurde, um Informationen unter Verwendung von Prinzipien, die von der Quantenmechanik inspiriert sind, zu lernen und zu verarbeiten, mit dem Ziel, das Verhalten von Quantensystemen zu imitieren.