인공 지능을 사용하여 양자 시스템 길들이기

양자 시스템은 양자 역학의 원리에 따라 작동하는 시스템에 대한 연구를 말합니다. 이러한 시스템에는 원자, 분자 및 아원자 입자가 포함되며 중첩, 얽힘 및 양자 간섭과 같은 고유한 특성으로 알려져 있습니다.

기계 학습은 환경 소음에 직면하여 양자 시스템을 안정화하는 펄스의 자체 발견을 주도합니다.

농구공의 궤적을 제어하는 ​​것은 기계적인 힘과 인간의 기술만 적용하면 되기 때문에 비교적 간단합니다. 그러나 원자 및 전자와 같은 양자 시스템의 움직임을 제어하는 ​​것은 훨씬 더 어려운 과제입니다. 이 작은 입자는 예상치 못한 방식으로 의도한 경로에서 벗어날 수 있는 교란에 취약합니다. 또한 댐핑으로 알려진 시스템 내 움직임이 저하되고 온도와 같은 환경 요인으로 인한 소음이 궤적을 더욱 방해합니다.

댐핑과 노이즈의 영향에 대응하기 위해 일본 오키나와 과학 기술 연구소(OIST)의 연구원들은 인공 지능을 사용하여 강도가 변동하는 빛 또는 전압의 안정화 펄스를 발견하고 양자 시스템에 적용하는 방법을 발견했습니다. 이 방법은 마이크로 기계 물체를 양자 상태로 성공적으로 냉각하고 최적화된 방식으로 동작을 제어할 수 있었습니다. 이 연구는 최근 저널에 게재되었습니다. 물리적 검토 연구.

기본 아이디어는 AI 에이전트(왼쪽)의 적용을 통해 양자 제어를 달성하는 것입니다. 예를 들어, 환경 소음이 있는 상태에서 우물 바닥까지 양자 공(빨간색)을 냉각시키기 위해 강화 학습을 기반으로 하는 AI 컨트롤러는 지능형 제어 펄스(중극 그래프)를 식별합니다. 크레딧: OIST

에 비해 큰 미세 기계 물체[{” attribute=””>atom or electron, behave classically when kept at a high temperature, or even at room temperature. However, if such mechanical modes can be cooled down to their lowest energy state, which physicists call the ground state, quantum behavior could be realized in such systems. These kinds of mechanical modes then can be used as ultra-sensitive sensors for force, displacement, gravitational acceleration, etc. as well as for quantum information processing and computing.

“Technologies built from quantum systems offer immense possibilities,” said Dr. Bijita Sarma, the article’s lead author and a Postdoctoral Scholar at OIST Quantum Machines Unit in the lab of Professor Jason Twamley. “But to benefit from their promise for ultraprecise sensor design, high-speed quantum information processing, and quantum computing, we must learn to design ways to achieve fast cooling and control of these systems.”

The machine learning-based method that she and her colleagues designed demonstrates how artificial controllers can be used to discover non-intuitive, intelligent pulse sequences that can cool a mechanical object from high to ultracold temperatures faster than other standard methods. These control pulses are self-discovered by the machine learning agent. The work showcases the utility of artificial machine intelligence in the development of quantum technologies.

Quantum computing has the potential to revolutionize the world by enabling high computing speeds and reformatting cryptographic techniques. That is why many research institutes and big-tech companies such as Google and IBM are investing a lot of resources in developing such technologies. But to enable this, researchers must achieve complete control over the operation of such quantum systems at very high speed, so that the effects of noise and damping can be eliminated.

“In order to stabilize a quantum system, control pulses must be fast – and our artificial intelligence controllers have shown the promise to achieve such a feat,” Dr. Sarma said. “Thus, our proposed method of quantum control using an AI controller could provide a breakthrough in the field of high-speed quantum computing, and it might be a first step to achieving quantum machines that are self-driving, similar to self-driving cars. We are hopeful that such methods will attract many quantum researchers for future technological developments.”

Reference: “Accelerated motional cooling with deep reinforcement learning” by Bijita Sarma, Sangkha Borah, A Kani and Jason Twamley, 29 November 2022, Physical Review Research.
DOI: 10.1103/PhysRevResearch.4.L042038