集成电路工资太高了就像神经网络模拟量子系统一样前所未有的奇迹
这种基于神经网络的新计算方法可以模拟多功能的开放量子系统，这是前所未有的。该方法由EPFL、法国、英国和美国的物理学家独立开发，并发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters）期刊上。
即使在日常生活，自然也受量子物理定律的支配。这些定律解释了普通现象，如光、声、热，甚至是台球桌上球的轨迹。但是当应用于大量相互作用粒子时，量子物理定律实际上预测了各种违背直觉的现象。
为了研究由许多粒子组成的量子系统，物理学家必须首先能够模拟它们。这可以通过超级计算机求解来实现，但这与解决量子物理挑战所需的能力相去甚远。
原因是预测量子的特性非常复杂，根据量子系统的大型不同要求计算能力以指数型增长，这是一项“本质上复杂”的任务。理论物理实验室主任Vincenzo Savona教授如此说，他是在EPFL负责Laboratory of Theoretical Physics of Nanosystems。
“当量子系统开放时，情况变得更加复杂，这意味着它会受到周围环境的干扰，” Savona补充道。然而，有一种新的工具能有效地模拟开放类型：采用神经网络进行模拟已经取得了重大进展，该方法将成为研究复杂类型的问题解决方案。
该方法由Savona和他的博士生Alexandra Nagy在EPFL开发 - 由巴黎狄德罗大学科学家、爱丁堡大学和纽约Flatiron研究所独立合作开发。在《Physics Review Letters》三篇论文中发表。
“我们基本上将神经网络与一个大型计算工具结合起来，” Savona说。他指的是用于研究复杂数量问题的大型工具包。“科学家训练了一种神经网络，可以同时表示通过其环境影响投射到多个状态。”
这种新颖而有力的方法允许科学家预测不同大小任意几何形状下的任何几个自由度（d.o.f.）多体开放式物质结构性质：“这是一种新颖而强大的算法，它解决了开口式材料问题，对于扩展未来用途具有潜力。”
