就像一张半导体芯片上的微观工艺神经网络的这种方法可以比喻为量子系统的模拟大师它们不仅能精确到原子的层
雷锋网独家：量子计算与人工智能并行前行，科学家们开辟了模拟开放量子系统的新篇章。近日，一项基于神经网络的革命性方法在物理学领域引起了巨大关注。这一突破性工作由欧洲物理研究所（EPFL）、法国、英国和美国的研究人员合作完成，并在《物理评论快报》上发表。
这项新方法能够模拟多功能开放量子系统，这是目前为止未曾实现过的。这种模拟技术对于理解由许多粒子组成的复杂系统至关重要，它们遵循的是量子力学定律。在自然界中，甚至连我们日常生活中的简单现象都受到这些定律的影响，比如光、声和热，以及台球桌上的球运动轨迹。
然而，当涉及到大量相互作用粒子的系统时，应用这些定律就变得极其困难，因为它们预测了许多违背直觉的事物。为了解决这个问题，科学家们需要先能有效地模拟这些系统，这可以通过超级计算机来实现。但即使摩尔定律预测计算能力每两年翻一番，也无法满足解释复杂量子行为所需的大规模计算能力增长。
当一个量子系统处于开放状态时，其情况变得更加复杂，因为它会受到周围环境干扰。而且，大多数现代实验平台都是开放式平台，因此有必要找到新的方法来模拟和测试它们。这就是为什么采用神经网络进行模拟成为关键性的进步所在。
该项目由EPFL理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授领导，他说：“将神经网络与机器学习结合起来，我们基本上创造了一种全新的工具。”这一点被证明是非常有效，因为它允许科学家训练一个神经网络来同时表示受环境影响投射出的各种态。此外，该方法还可以用来预测不同大小和任意几何形状下的量子体系特性。
Savona教授指出，这是一种具有多功能性并展现出巨大潜力的新型计算方法，将成为研究复杂量子的首选工具，并且未来将用于评估噪声对硬件性能产生影响的问题。
总结来说，这项基于神经网络的人工智能技术已经为解决一些长期困扰物理学家的问题提供了解决方案。通过开发一种能够高效处理大量数据并准确预测结果的算法，他们不仅揭示了过去无法观察到的现象，还为未来可能出现的问题奠定了基础。此次发现无疑标志着人工智能与本领域研究之间紧密合作的一个里程碑事件，为推动科技发展迈出了坚实的一步。
