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AIにさらに近い

研究者は人工知能を使用して、亜原子粒子間で量子解釈を形成する簡単な方法を発見し、より単純な量子への道を開く テクノロジー。光子などの粒子が複雑な場合、それらの間の距離に関係なく、量子特性（情報を含む）を共有できます。この現象は量子物理学において重要であり、量子コンピューターを非常に強力にする機能の1つです。 しかし、 量子結合の形成は、科学者にとって難しい仕事であることが証明されています。これは、2つの別々の複雑なペアの調製が必要であり、各ペアの光子で干渉の力（ベルの測定と呼ばれる）を測定するためです。これらの測定値は、量子システムの崩壊を引き起こし、互いに直接相互作用したことがないという事実にもかかわらず、2つの容認されていない光子が複雑になります。このプロセス 'スワップ»量子テレポーテーションに使用できます。2024年12月2日に雑誌で公開された新しい調査で 物理的なレビューレター、科学者は、量子局所実験の設計に特化したAIツールであるPytheusを使用しました。出版物の著者は、最初に量子通信における引用の交換のために確立されたプロトコルを再現し始めました。しかし ai このツールは、量子光子を達成するためのはるかに簡単な方法を生成し続けました。«著者は、この種の実験がさまざまな条件でどのように設定されているかを説明する複雑なデータセットでニューロンネットワークをトレーニングすることができ、ネットワークは実際にその背後にある物理学を学びました「、 ソフィア・ヴァレコルサ、CERNの量子技術イニシアチブの研究物理学者であり、新しい研究には参加しませんでした。 AIツール 彼は、光子の経路が不明瞭だったため、学際的に発生する可能性があることを示唆しました。光子が出てきた可能性のあるソースがたくさんあり、その起源が不明瞭になった場合、それらの間に存在しない前に生成される可能性があります。ただし 科学者 彼らは当初、結果について慎重であり、ツールは常に同じソリューションを返していたので、理論を試しました。光子の源を調整し、それらが不明瞭であることを保証する物理学者は、いくつかのルートでの光子の検出が他の2人が放送されたことを保証する条件を作成しました。量子物理学におけるこの発見により、量子送信機を形成できるプロセスが簡素化されました。将来的には、安全なメッセージに使用される量子ネットワークに影響を与える可能性があり、これらのテクノロジーをより実現可能にします。«シンプルなテクノロジーに頼ることができれば、アプリケーションの範囲を増やすことができます「、 ヴァレコルサ。 «異なる幾何学でブランド化できるより複雑なネットワークを構築する機能は、単純なエンドツーエンドの場合と比較して大きな影響を与える可能性があります»。ただし、環境ノイズとして技術を商業的に持続可能なプロセスに変えることが実用的であるかどうかはまだ不明です デバイスのデバイスは、量子システムにボラティリティを引き起こす可能性があります。新しい研究は、物理学者の研究ツールとして人工知能を使用するための説得力のある議論も提供しました。 «私たちは人工知能の導入をもっと見ていますが、主にこの道をたどり始めるときの物理学者の役割がどうなるかのために、まだ少し懐疑的です「、 ヴァレコルサ。 «非常に興味深い結果を得る機会であり、これが物理学者が使用するツールになる方法を非常に説得力のある方法で示しています»。[via] #AIにさらに近い