인공 지능 길들인 양자 시스템에 의해 구동되는 펄스
날짜:
2022년 11월 30일
원천:
오키나와 과학 기술 대학(OIST) 대학원 대학
요약:
기계 학습은 환경 소음에 직면하여 양자 시스템을 안정화하는 펄스의 자체 발견을 주도합니다.
농구공의 궤적을 제어하는 것은 쉽습니다. 우리가 해야 할 일은 인간의 기술과 결합된 기계적인 힘을 적용하는 것뿐입니다. 그러나 원자 및 전자와 같은 양자 시스템의 움직임을 제어하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 이러한 미세한 물질 스크랩은 종종 예측할 수 없는 방식으로 경로를 방해하는 섭동의 희생양이 되기 때문입니다. 댐핑이라고 하는 프로세스인 시스템 내 움직임이 저하되고 온도와 같은 환경 영향으로 인한 소음도 궤적을 방해합니다.
감쇠와 잡음에 대응하는 한 가지 방법은 양자 시스템에 변동 강도의 빛 또는 전압의 안정화 펄스를 적용하는 것입니다. 이제 일본 오키나와 과학 기술 연구소(OIST)의 연구원들은 인공 지능을 사용하여 미세 기계 물체를 양자 상태로 적절하게 냉각하고 움직임을 제어하는 최적화된 방식으로 이러한 펄스를 발견할 수 있음을 보여주었습니다. 그들의 연구는 2022년 11월 Physical Review Research as a Letter에 게재되었습니다.
원자나 전자에 비해 크기가 큰 미세 기계 물체는 고온 또는 실온에서도 고전적으로 거동합니다. 그러나 그러한 기계적 모드가 물리학자들이 바닥 상태라고 부르는 가장 낮은 에너지 상태로 냉각될 수 있다면 그러한 시스템에서 양자 행동이 실현될 수 있습니다. 이러한 종류의 기계적 모드는 양자 정보 처리 및 컴퓨팅뿐만 아니라 힘, 변위, 중력 가속도 등에 대한 초고감도 센서로 사용될 수 있습니다.
"양자 시스템으로 구축된 기술은 엄청난 가능성을 제공합니다. "그러나 초정밀 센서 설계, 고속 양자 정보 처리 및 양자 컴퓨팅에 대한 그들의 약속으로부터 이익을 얻으려면 우리는 이러한 시스템의 빠른 냉각 및 제어를 달성하는 방법을 설계하는 방법을 배워야 합니다."
그녀와 그녀의 동료들이 설계한 머신 러닝 기반 방법은 인공 컨트롤러를 사용하여 다른 표준 방법보다 더 빠르게 기계 물체를 고온에서 초저온으로 냉각할 수 있는 비직관적이고 지능적인 펄스 시퀀스를 발견하는 방법을 보여줍니다. 이러한 제어 펄스는 기계 학습 에이전트가 자체적으로 발견합니다. 이 작업은 양자 기술 개발에서 인공 지능의 유용성을 보여줍니다.
양자 컴퓨팅은 높은 컴퓨팅 속도와 암호화 기술의 재구성을 가능하게 함으로써 세계를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 많은 연구 기관과 Google, IBM과 같은 대기업이 이러한 기술 개발에 많은 자원을 투자하고 있습니다. 그러나 이를 가능하게 하기 위해 연구원들은 매우 빠른 속도로 이러한 양자 시스템의 작동을 완벽하게 제어하여 잡음 및 감쇠 효과를 제거할 수 있어야 합니다.
"양자 시스템을 안정화하기 위해서는 제어 펄스가 빨라야 하며 우리의 인공 지능 컨트롤러는 그러한 위업을 달성할 수 있는 가능성을 보여주었습니다."라고 Sarma 박사는 말했습니다. "따라서 우리가 제안한 AI 컨트롤러를 이용한 양자 제어 방법은 고속 양자 컴퓨팅 분야에서 돌파구를 제공할 수 있으며, 자율주행차와 유사한 자율주행 양자머신을 구현하는 첫걸음이 될 수 있다. . 우리는 이러한 방법이 미래의 기술 개발을 위해 많은 양자 연구자들을 끌어들일 수 있기를 희망합니다."
출처 : https://www.sciencedaily.com/