Strojové učení pro kontrolu kvantových experimentů

Strojové učení je jednou z podob umělé inteligence: počítačový program se ze struktury dat, ke kterým má přístup, sám naučí příslušný algoritmus, místo aby mu programátor „řekl“, jaký algoritmus použít. Ve výpočetní vědě má řadu úspěšných aplikací od rozeznávání obrázků po generování nových chemických sloučenin (Vesmír 97, 300, 2018/5).

Ale počítače, které dnes pro umělou inteligenci (a všechny ostatní aplikace) používáme, mají praktické limity, se kterými se v blízké budoucnosti budeme muset technologicky vyrovnat. Mnoho esenciálních otázek, jako je léčba rakoviny, extrakce oxidu uhličitého z atmosféry nebo vývoj ekologických paliv, je na elementární úrovni popsáno kvantovou fyzikou. Ale fyzika nutná k popsání kvantových efektů je výpočetně tak komplikovaná, že na ně ani nejvýkonnější superpočítače současnosti nestačí. Mnohé z těchto otázek by mohl pomoci vyřešit kvantový počítač. Během posledních třiceti let věda udělala zásadní pokrok v jeho konstrukci a mnoho univerzitních laboratoří a komerčních společností má funkční prototyp.

Jedním ze zásadních technologických problémů, kterým čelíme, když chceme postavit kvantové počítače ve velkém měřítku, je kontrola všech experimentálních parametrů. Kvantové systémy je velmi komplikované udržet pod kontrolou. I jednoduché algoritmy vyžadují optimalizaci obrovského množství parametrů.

V naší experimentální studii jsme vyvinuli řešení tohoto problému založené na strojovém učení. Náš experimentální systém se skládá ze tří kvantových teček. Každá tečka je zařízení velké několik nanometrů, ve kterém je možné zachytit a kontrolovat jednotlivé elektrony. Ty ukládají kvantovou informaci, kterou pak můžeme manipulovat. Kvantové tečky jsou jedním z nejslibnějších kandidátů pro budoucí kvantové počítače díky své nanometrové velikosti, která v budoucnosti dovolí uložit miliony kvantových teček na jeden výpočetní čip. Uvedený systém tří kvantových teček představuje prototyp pro vývoj algoritmu na kontrolu kvantového systému.

V našem experimentu jsme poprvé namísto komplikovaného algoritmu s předdefinovanými pravidly pro každý scénář kvantového měření použili umělou neuronovou síť, která se sama z měřených dat naučí, jak nejlépe upravit experimentální parametry, aby se naše kvantové zařízení dostalo do požadovaného stavu. Tím jsme ustanovili první experimentální test, ve kterém je kvantové zařízení plně kontrolováno umělou inteligencí bez pomoci lidského operátora nebo klasického algoritmu.

Ve spolupráci s Czexpats in Science (czexpats.org)

Žluté kroužky označují na snímku z elektronového mikroskopu pozici tří kvantových teček.Upraveno podle Durrer R. et al., 2020

Durrer R. et al.: Phys. Rev. Applied, 2020, DOI: 10.1103/PhysRevApplied.13.054019