Меню
През последните няколко години квантовите технологии претърпяха значително развитие, загатвайки за огромния си потенциал в най-различни области. Очаква се квантовите компютри да подобрят редица класически алгоритми, включително за оптимизиране, търсене и сортиране и други; квантовите симулатори вече спомагат за изследване на нови квантови фази на материята; квантовите сензори могат да постигнат несравнима измервателна прецизност, а квантовата криптография осигурява най-стабилните и сигурни протоколи за комуникация, познати на човечеството. Предимството на този нов род технологии пред техните класически аналози се крие в квантовите корелации (наричани от физиците квантово вплитане), и се проявява в явления извън обхвата на класическата физика.
Успешното прилагане на повечето квантови технологии обаче зависи до голяма степен от способността за манипулиране на съответните квантови системи. Тази задача представлява предизвикателство дори в класическата динамика, но квантовата физика добавя допълнителен слой сложност. Проблемът възниква от изключителната трудност да се симулират квантови системи с много взаимодействащи кюбити, тъй като изискванията за компютърна памет надхвърлят възможностите дори на най-мощните класически суперкомпютри. Физиците наричат това предизвикателство „проклятието на размерността“ (curse of dimensionality); то прави невъзможна както симулацията на поведението на големи квантови системи с много тела чрез класически компютри, така и разработването на съответните оптимални стратегии за тяхното управление.
За да преодолеят този проблем, Фридерике Метц и Марин Буков въвеждат иновативен подход в нова изследователска статия, публикувана в списание Nature Machine Intelligence. Авторите прилагат дълбоко обучение с утвърждение (RL) – вид машинно обучение – за да проектират агент с изкуствен интелект, способен ефективно да контролира квантови системи с много кюбити. За да преодолеят проклятието на размерността, те използват тензорни мрежи – математически структури, които позволяват приблизително представяне на големи квантови състояния чрез класически компютри. Използвайки тензорни мрежи, Метц и Буков разработват нова “архитектура” за дълбоко обучение, която дава възможност на RL-агентите да обработват и интерпретират безпроблемно многокюбитови квантови състояния.
Обученият от учените изкуствен интелект демонстрира забележителна производителност при приготвянето на подредени основни състояния в квантовата верига на Айзинг, основополагащ модел за изучаване на квантовия магнетизъм. Тази нова рамка за квантов контрол надминава ограниченията на стандартните архитектури от невронни мрежи, позволявайки контрола на значително по-големи системи, като същевременно запазва такива предимства на алгоритмите за дълбоко обучение, като възможността за обобщаване и контролирана устойчивост на смущения. По-специално, RL-агентът демонстрира способност да намира универсален контрол в системи с няколко кюбита, да се научава да управлява оптимално не срещани по време на обучението многокюбитови състояния и да адаптира контролни протоколи в реално време, дори когато квантовата динамика е изправена пред стохастични смущения. Освен това, авторите предлагат начин за представяне на новия метод като хибриден квантово-класически алгоритъм, който може да бъде приложен върху шумни квантови устройства от среден мащаб (NISQ devices).
Изследването води след себе си значителни последици, проправяйки пътя за приложение на дълбокото обучение с утвърждение (RL) за ефективен контрол на големи квантови системи – решаващо изискване за напредъка на съвременните квантови технологии. Наред с други иновативни приложения, с предложените нови концепции изследователите очакват да улеснят физиците в предстоящи изследвания на нови кванотови фази на материята, в проектирането на сложни молекули, стоящи в основата на нови лекарства, както и в изграждането на сигурни комуникационни мрежи, базиращи се на квантовата комуникация.*
Ръководител на изследването е д-р Марин Буков (Макс Планк институт за физика на комплексните системи, Дрезден и Физически факултет на Софийски университет до 2022). Симулациите са извършени от д-р Фридерике Метц (Институт за наука и технологии в Окинауа, Япония до 2022, и Швейцарски федерален институт за технологии, Лозана) като част от докторската ѝ дисертация. Изследванията са финансирани по програма ВИХРЕН на Фонд Научни Изследвания към МОН (договор KP-06-DV-5, до 25.06.2021), и действия Мария Склодовска-Кюри към програма Хоризонт 2020 на Европейската комисия (грант номер 890711).
* по-ранна версия на този текст беше подобрена с помощта на ChatGPT, преди да бъде преведена с Google Translate на български език и редактирана.
** изображението към статията е създадено с помощта на изкуствения интелект DALL·E 2; Prompt: A robot manipulating atoms in a quantum computer, Surrealism.
за контакт: mgbukov(at)pks.mpg.de, https://www.pks.mpg.de/nqd
статия: Friederike Metz and Marin Bukov, Self-correcting quantum many-body control using reinforcement learning with tensor networks, Nature Machine Intelligence 5, 780–791 (2023)
Scientists use tensor networks to develop and train an artificial intelligence agent to manipulate many interacting quantum bits of information
In recent years, quantum technologies have experienced significant growth, offering immense potential in various areas. Quantum computers are expected to revolutionize optimization and search algorithms; quantum simulators help explore new quantum phases of matter; quantum sensors can achieve unparalleled precision in measurements, and quantum cryptography provides robust security for communication protocols. The advantage of these new technologies over their classical counterparts lies in quantum correlations (called by physicists quantum entanglement), and realizes phenomena beyond the scope of classical physics.
However, the successful implementation of most quantum technologies relies heavily on the ability to manipulate the underlying quantum systems. This task is already challenging in classical dynamics, but quantum physics adds an extra layer of complexity. The issue arises from the difficulty in simulating quantum systems with many interacting qubits, as the memory requirements exceed the capabilities of even the best classical supercomputers. Physicists refer to this challenge as the „curse of dimensionality“, rendering it infeasible to simulate the behavior of large quantum many-body systems using classical computers and devising optimal control strategies for them.
Addressing this problem, a recent research article published in Nature Machine Intelligence, by Friederike Metz (OIST and EPFL) and Marin Bukov (Sofia University and MPI-PKS), introduces an innovative approach. The authors applied deep reinforcement learning (RL), a subfield of machine learning, to design an artificial intelligent agent capable of effectively controlling quantum many-body systems. To overcome the curse of dimensionality, they employed tensor networks – mathematical structures that allow for an approximate representation of large quantum states on classical computers. Leveraging tensor networks, Metz and Bukov developed a novel deep learning architecture that empowers RL agents to process and interpret quantum many-body states seamlessly.
The trained RL agent demonstrated remarkable performance in preparing ordered ground states in the quantum Ising chain, a fundamental model for studying quantum magnetism. This new framework surpassed the limitations of standard neural-network-only architectures, enabling the control of significantly larger systems while retaining the benefits of deep learning algorithms, such as generalizability and trainable robustness to noise. Notably, the RL agent exhibited the ability to find universal controls in few-qubit systems, learn to optimally steer previously unseen many-qubit states, and adapt control protocols in real-time when faced with stochastic perturbations in quantum dynamics. Additionally, the authors propose a way to map their RL framework to a hybrid quantum-classical algorithm that can be executed on noisy intermediate-scale quantum devices.
This research has profound implications, paving the way for applying deep RL to efficiently control large quantum systems – a crucial requirement for advancing modern quantum technologies. With these techniques, researchers expect to explore novel quantum phases, design complex molecules, achieve unprecedented measurement precision, and build secure networks using quantum communication, among other groundbreaking applications.*
Principal investigator of the research study is Marin Bukov, PhD (Max Planck Institute for the Physics of Compplex Systems, Dresden and Department of Physics, Sofia University until 2022). The simulations were carried out by Dr. Friederike Metz (Okinawa Institute for Science and Technology, Japan and Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne, Switzerland) as part of her PhD thesis. This research was funded by the VIHREN frontier research program of the Bulgarian National Science Fund (contract no KP-06-DV-5, until 25.06.2021), and the Marie Sklodowska-Curie Actions as part of European Commission’s Horizon 2020 program (grant number 890711).
* an earlier version of this text was improved using ChatGPT
** The image accompanying this text was created with the assistance of DALL·E 2. Prompt: A robot manipulating atoms in a quantum computer, Surrealism
contact: mgbukov(at)pks.mpg.de, https://www.pks.mpg.de/nqd
article: Friederike Metz and Marin Bukov, Self-correcting quantum many-body control using reinforcement learning with tensor networks, Nature Machine Intelligence 5, 780–791 (2023).