Dev atomları kullanan bir kuantum bilgisayar, insan beynini taklit edebilir

    Maddenin kuantum özellikleri, özellikle üst üste binme ve dolaşma sayesinde, kuantum bilgisayarlar, temel araştırmaların çeşitli alanlarındaki büyük zorlukların üstesinden gelmeyi mümkün kılacak rakipsiz hesaplama yetenekleri sunmayı vaat ediyor. Ancak bu bilgisayarlar hala dış parazitlere karşı çok hassastır ve NISQ tipi ( Gürültülü Orta Ölçekli Kuantum için ) anı için kalır - başka bir deyişle, kusurludurlar. Araştırmacılar, insan beyninden ilham alarak bu sınırlamaları aşmanın bir yolunu bulmuş olabilirler.

    2018'de Amerikalı fizikçi John Preskill, Quantum dergisinde , kelimenin tam anlamıyla "gürültülü orta ölçekli kuantum" anlamına gelen, birkaç kübitlik (50 ila 100) bilgisayarları belirten bir kısaltma olan NISQ çağına girdiğimizi açıkladı. zorunlu olarak hataları içeren, ancak yine de geleneksel bilgisayarların erişemeyeceği belirli görevleri gerçekleştirebilen. Makalesinde, " Kuantum kapılarındaki gürültü, güvenilir bir şekilde çalıştırılabilen kuantum devrelerinin boyutunu sınırlayacaktır " diye belirtiyor.

    Bu sınırlama, kuantum makinelerinden kuantum makine öğrenimi için etkin bir şekilde yararlanılmasını engeller. Bu nedenle araştırmalar, her zamankinden daha kesin ve bozulmalara karşı daha dirençli kuantum kapıları geliştirmek için çalışıyor . Son zamanlarda, beyin dinamiklerinden (gürültüye dayanıklı) ilham alan kuantum makine öğrenme modelleri, NISQ cihazlarının donanım sınırlamalarını aşmanın bir yolu olarak ortaya çıktı. Bu bağlamda Harvard Üniversitesi'nden bir ekip, dev atomlardan oluşan bir kuantum bilgisayarın teorik olarak belirli beyin fonksiyonlarını taklit edebileceğini gösteriyor.

Atomlara dayalı bir kuantum sinir ağı

    Söz konusu "dev atomlar" sözde Rydberg atomlarıdır - uyarılmış durumdaki atomlar, burada ana kuantum sayısı (n) çok yüksek olan rubidyum atomları; onların devasa elektronik orbitalleri, dolaşıklığa izin veren büyük dipol-dipol etkileşimlerini içerir. Bu atomlar çok büyüktür çünkü elektronlarından bazıları çekirdekten çok uzakta yörüngede döner; ışığa çok duyarlıdırlar ve lazerlerle kontrol edilebilirler. Kuantum fiziğinin kurallarını klasik fiziğinkilerle ilişkilendirmeye çalışan bir teori olan kuantum uyumsuzluk deneylerinde sıklıkla kullanılırlar.

    Rodrigo Araiza Bravo ve Harvard Üniversitesi'ndeki meslektaşları, bilgisayar simülasyonlarını kullanarak, bu atomlardan yeni bir tür kuantum bilgisayar inşa etmenin mümkün olduğunu gösterdiler. Özellikle, insan beynindeki iyi bilinen bir sinir devresi modeli olan gerçek bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) oluşturmak için altı Rydberg atomunu manipüle etmenin (lazerler kullanarak) mümkün olduğunu keşfettiler. Teorik modellerinde, her rubidyum atomunun en dış katmanında bulunan elektronun kuantum durumları , beyindeki aktif veya inaktif (uyarıcı veya engelleyici) olabilen bir nöronun durumlarına karşılık gelir.

    " Kuantum RNN'miz (qRNN), bir dizi etkileşimli spin-1/2 parçacığının doğal Hamilton dinamiklerini bir hesaplama aracı olarak kullanır ," diye açıklıyor araştırmacıları ön baskı kağıtlarında. Böyle bir kuantum sisteminde, sinir ağları klasik bilgisayarlardan daha karmaşıktır, bu nedenle teoride daha da karmaşık görevleri daha kısa sürede gerçekleştirebilirler.

    Bravo ve ekibi özellikle kuantum RNN'lerinin çoklu görev, karar verme ve uzun süreli bellek gibi çeşitli bilişsel görevlerin öğrenimini yeniden üretebileceğini gösterdi. Bu sonuca varmak için, rubidyum atomlarının iki farklı lazer darbesiyle bombardımanını simüle ettiler, ardından sinir ağlarını en yoğun darbeyi seçmek için eğittiler - karar verme yeteneğini geliştirmek.

    Ekip, hafıza görevi için aynı simülasyonu tekrarladı, ancak iki lazer darbesini mikrosaniyenin onda biri kadar bir gecikme ayırdı. Başka bir deyişle, qRNN, ikinci darbeyi alır almaz ilk darbeyi hatırlamayı öğrenmek zorundaydı. Araştırmacılar, klasik RNN'lerde karar verme ve işleyen bellek gibi görevlerin tüm nöronlar arasında bağlantı gerektirdiğine dikkat çekiyor. Buradaki bağlantı fiziksel kısıtlamalarla sınırlı olduğundan, nöronların birbirinden izole edilmesini önlemek için belirli bir mimari seçtiler.

    Beynimiz, bilgi işleme ve enerji tüketimi açısından muhtemelen en verimli "makine"dir. Yeteneklerinin bir kısmını bir kuantum sistemi aracılığıyla taklit etmeyi başarmak, gerçek bir atılımı temsil eder. Bravo ve işbirlikçileri, şu an için teorik aşamada kalan bu bilgisayarın geliştirilmesi üzerinde çalışıyorlar ve hatta daha fazla atom içeren bir tane yapmayı planlıyorlar.