Квантовый компьютер, использующий гигантские атомы, может имитировать человеческий мозг

Благодаря квантовым свойствам материи, в частности суперпозиции и запутанности, квантовые компьютеры обещают предложить беспрецедентные вычислительные возможности, которые позволят решить серьезные задачи в нескольких областях фундаментальных исследований. Однако эти компьютеры по-прежнему очень чувствительны к внешним возмущениям и все еще являются NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) - другими словами, они несовершенны. Взяв пример с человеческого мозга, исследователи, возможно, нашли способ обойти эти ограничения.

В 2018 году американский физик Джон Прескилл объяснил в журнале Quantum, что мы вступили в эру NISQ - что буквально означает "шумный промежуточный квантовый масштаб", акроним для "несовершенных" компьютеров из нескольких кубитов (от 50 до 100), которые обязательно включают ошибки, но, тем не менее, могут выполнять определенные задачи, недостижимые для обычных компьютеров. "Шум в квантовых вентилях ограничит размер квантовых схем, которые могут быть надежно выполнены", — указывает он в своей статье.

Это ограничение не позволяет эффективно использовать квантовые машины для квантового машинного обучения. Поэтому исследования направлены на разработку квантовых вентилей, которые будут все более точными и устойчивыми к возмущениям. Недавно появились модели квантового машинного обучения, вдохновленные динамикой мозга (который устойчив к шумам), как способ обойти аппаратные ограничения устройств NISQ. В этом контексте команда из Гарвардского университета показывает, что квантовый компьютер, построенный из гигантских атомов, теоретически может имитировать некоторые функции мозга.

Квантовая нейронная сеть на основе атомов

Рассматриваемые "гигантские атомы" — это так называемые ридберговские атомы — атомы в возбужденном состоянии, в этом случае атомы рубидия, чье главное квантовое число (n) очень велико; их огромные электронные орбитали включают большие диполь-дипольные взаимодействия, допускающие запутывание. Эти атомы имеют большие размеры, поскольку некоторые из их электронов вращаются вдали от ядра; они очень чувствительны к свету и могут управляться лазерами. Они часто используются в экспериментах по квантовой декогеренции — теории, которая пытается связать правила квантовой физики с правилами классической физики.

Используя компьютерное моделирование, Родриго Араиза Браво и его коллеги из Гарвардского университета показали, что из этих атомов можно построить квантовый компьютер нового типа. В частности, они обнаружили, что шестью атомами Ридберга можно манипулировать (с помощью лазеров) для формирования настоящей рекуррентной нейронной сети (RNN) - хорошо известной модели нейронных цепей человеческого мозга. В их теоретической модели квантовые состояния электрона на внешнем слое каждого атома рубидия соответствуют состояниям нейрона мозга — который может быть активным или неактивным (возбуждающим или тормозящим).

"Наша квантовая сеть RNN (qRNN) использует естественную динамику гамильтониана набора взаимодействующих спин-1/2 частиц в качестве средства вычисления", — объясняют исследователи в своей статье, предварительной к публикации. В такой квантовой системе нейронные сети сложнее, чем в классических компьютерах, поэтому теоретически они могут выполнять еще более сложные задачи, причем за меньшее время.

Задачи на запоминание и принятие решений

В частности, Браво и его команда продемонстрировали, что их квантовая RNN способна воспроизводить обучение нескольким когнитивным задачам, таким как многозадачность, принятие решений и долговременная память. Чтобы прийти к такому выводу, они смоделировали бомбардировку атомов рубидия двумя различными лазерными импульсами, а затем обучили нейронную сеть выбирать более интенсивный импульс — чтобы развить ее способность принимать решения.

Для задачи на запоминание команда повторила ту же симуляцию, но между двумя лазерными импульсами была задержка в одну десятую микросекунды. Другими словами, qRNN должен был научиться запоминать первый импульс, как только он получал второй. Исследователи отмечают, что в обычных RNN такие задачи, как принятие решений и рабочая память, требуют наличия связи между всеми нейронами. Поскольку связь здесь ограничена физическими ограничениями, они выбрали особую архитектуру, чтобы предотвратить изоляцию нейронов друг от друга.

Наш мозг, пожалуй, самая эффективная "машина" с точки зрения обработки информации и потребления энергии. Эмулировать некоторые из его возможностей с помощью квантовой системы было бы настоящим прорывом. Браво и его коллеги уже работают над созданием этого компьютера - который пока находится на теоретической стадии - и даже рассматривают возможность создания компьютера с еще большим количеством атомов.

Источник: new-science.ru

Комментарии: