Новое исследование демонстрирует потенциал нейронных сетей для гораздо более эффективной оценки степени квантовой запутанности по сравнению с традиционными методами. Обходя необходимость полной характеристики квантовых состояний, этот подход глубокого обучения может оказаться особенно ценным при внедрении крупномасштабных #КвантовыхТехнологий.
В таких системах количественная оценка запутанности будет иметь решающее значение, но ресурсные ограничения делают полную характеристику квантовых состояний нереалистичной задачей. Новый метод на основе нейросетей позволяет обойти это препятствие.
Исследователи обучили нейронную сеть оценивать меру запутанности для различных квантовых состояний, предоставляя ей лишь ограниченную информацию о системе. Результаты показали, что сеть может достигать почти такой же точности, как и полная томография состояния, но с гораздо меньшими вычислительными затратами.
Этот прорыв может ускорить развитие квантовых вычислений, криптографии и других передовых квантовых технологий, где эффективный анализ запутанности имеет фундаментальное значение. По мере роста масштабов квантовые системы требуют все более экономных подходов к характеристике состояний.
