就像一张芯片概念股的星辰大海我们将利用神经网络这艘航母勇敢地驶向前所未有的量子模拟领域
雷锋网独家：AI与量子计算的前沿探索，科学家们打破了模拟开放量子系统的藩篱。他们独立开发了一种革命性的方法，利用神经网络来模拟这类系统，这将是解决多个关键问题的基石。
这种基于神经网络的新计算方法能够模拟复杂、多功能的开放量子系统，这在物理学史上是第一次。该方法由欧洲粒子物理实验室（EPFL）、法国、英国和美国的物理学家共同研发，并在《物理评论快报》期刊上发表。
从日常生活到自然现象，从台球桌上的运动到光波传播，量子力学支配着我们的世界。但当我们面对大量相互作用粒子的系统时，这些原理揭示了许多令人惊讶的情况。
为了深入研究由许多粒体组成的大型量子系统，科学家们需要先能准确地模拟它们。这可以通过超级计算机来实现，但摩尔定律预测每两年处理能力翻一番，与应对量子挑战所需能力相比仍有巨大差距。
原因在于预测一个特定的开放量子系统属性极其困难，其规模随之增长而指数级增加，是“本质上复杂”的任务。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受到周围环境干扰时情况变得更加复杂。”
然而，没有有效工具来模拟这样的开放性质，就无法进行进一步研究。而新的基于神经网络模型仿真的技术已经取得了重大进展，该方法由Savona博士生Alexandra Nagy等人开发并独立于巴黎狄德罗大学、赫瑞瓦特大学和纽约Flatiron研究所中完成，并将发表在《Physical Review Letters》期刊上。
"我们结合了神经网络与机器学习工具，以提升用于研究复杂化合物结构的大型计算软件," Savona解释道。他提到了称为"蒙特卡罗法"的一系列算法，它们被用来处理数量庞大的单体分子的行为。此外，他们训练了一个能够同时表示数百万个可能状态的一个神经网络，以便更好地理解影响这些状态如何表现出来的问题。
此项突破性的工作不仅提供了一种新颖且强大的工具，而且还扩展了潜力以评估噪声对未来发展中的某些类型硬件设备性能方面带来的影响。因此，将成为未来的重要参考文献，对于理解和优化任何涉及动态变化或受环境影响过程中的高维度微观体系来说都是不可或缺的一步。在这个领域里，每一次创新都像是在推动人类接近未知宇宙内部最奥秘的心脏，而现在，我们似乎已经迈出了这一步。
