就像一位芯片设计师能创造出前所未有的量子模拟技术神经网络的力量让我们仿佛能够亲手雕刻出未知世界

雷锋网独家：量子计算与人工智能并行前行，科学家们开辟了一个全新的领域——基于神经网络的模拟开放量子系统。这一突破性方法不仅能解决量子物理和信息学中的关键问题，而且预示着一种可能彻底改变我们理解世界方式的新计算工具。

在这个充满未知挑战的日常生活中，自然界本身就是量子物理定律所支配的一片广阔天地。这些定律揭示了从光到声，从热到台球桌上的球运动等众多平凡现象。但当应用于成千上万互相作用的粒子的复杂系统时，这些定律展现出了许多令人难以置信、甚至违背直觉的情况。

为了深入研究由数百个粒体组成的大型开放量子系统，物理学家必须首先能够准确地模拟它们。这通常需要利用超级电脑来求解其内部运作机制。不过，即便摩尔定律预言每两年计算能力翻番，但这还远远不足以应对解决量子力学挑战所需的巨大力量增长。

原因在于预测开放量子系统特性的工作极为复杂，不同大小的系统要求的是指数级增长的人类努力，而这一任务本质上是“基本上无法完成”的。EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授指出：“当一个开放的量子体系出现时，它变得更加复杂，因为它会受到周围环境干扰。”然而，对此有效模拟工具至关重要，因为现代实验平台几乎都是基于开放式平台构建，以便进行进一步测试和验证。

幸运的是，一种采用神经网络模拟这种新的计算方法已经取得了重大进展。该方法由Savona博士生Alexandra Nagy共同开发，并且独立得到了来自巴黎狄德罗大学、爱丁堡赫瑞瓦特大学以及纽约Flatiron研究所科学家的支持。此项研究正在《Physical Review Letters》期刊三篇论文中发表。

“我们将神经网络与蒙特卡罗技术结合起来，”Savona教授说，“这是将进步带入我们的工具箱。”他们训练了一种神经网络，它能够同时表示被其环境影响投射出的大量不同状态。在这项创新算法中，可以用它来预测各种大小和形状不同的开放系综性质。“这是一个全新的计算手段”，Savona补充道，“它可以处理那些之前无法处理的问题。”

这一模型将成为研究复杂多体体系最有力的工具之一，也许未来还能帮助评估噪音对未来硬件性能产生何种影响。随着这个新颖而具有扩展潜力的算法逐渐完善，我们或许能更好地理解并利用这些微观世界之谜，为人类社会带来革命性的变革。