Os qubits de computação quântica são organizados em uma grade na ilustração deste artista.Crédito: Getty
As ferramentas de inteligência artificial (IA) estão cada vez mais ajudando os cientistas a escrever artigos, realizar revisões de literatura e até mesmo experimentos de laboratório de design. Agora, os pesquisadores podem adicionar otimizar a computação quântica à lista.
Uma equipe usou um modelo de IA para calcular a melhor maneira de montar rapidamente uma grade de átomos que pode um dia servir como o ‘cérebro’ de um computador quântico. Para mostrar a rapidez com que o modelo pode recarregar os átomos, a equipe também usou o sistema para criar uma pequena animação do gato de Schrödinger. O trabalho foi relatado na semana passada em Cartas de revisão física1.
O co-autor do estudo, Jian-Wei Pan, físico da Universidade de Ciência e Tecnologia da China em Hefei, diz que a equipe se interessou em usar a IA para acelerar o prédio dessas ‘matrizes de átomos neutros’ depois que um de seus ex-alunos conseguiu um emprego em um laboratório de AI. “A IA para a ciência está emergindo como um poderoso paradigma para abordar problemas científicos complexos”, diz ele. Um dos grandes desafios no uso de matrizes de átomos para computação quântica é descobrir como reorganizá -los de uma “maneira eficiente, rápida e escalável”, diz Pan. A IA resolveu esse problema para a equipe – e fez isso rapidamente.
Brincando com átomos
Os computadores clássicos realizam operações usando dígitos binários, ou bits, codificados como 1 ou 0. Os computadores quânticos usam qubits, que podem ser colocados em uma ‘superposição’, na qual os dois estados – 1 e 0 – existem simultaneamente. Os cálculos envolvem Qubits emaranhados, o que significa que seus estados ficam ligados.
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Os pesquisadores criam qubits com materiais como circuitos supercondutores, íons presos e grades de átomos neutros, que são valorizados por sua capacidade de manter seus estados quânticos por um tempo relativamente longo. Para usar os átomos como qubits, os cientistas os prendem com luz a laser e depois armazenam informações quânticas nos níveis de energia de seus elétrons.
A esperança é que, se você usar átomos suficientes, um computador quântico supere um dia os erros que frequentemente atormentam esses sistemas – e eventualmente executam cálculos que não são viáveis para computadores clássicos.
Pan e seus colegas treinaram seu modelo de IA, mostrando como várias distribuições de átomos de rubídio poderiam ser cutucadas em uma variedade de configurações de grade usando diferentes padrões de luz laser. Dependendo dos locais de partida dos átomos, o modelo pode então resolver rapidamente o padrão de luz correto necessário para reorganizá -los para uma seleção de formas 2D e 3D.
Uma animação criada com um padrão de laser guiado por IA mostra o gato de Schrödinger (a versão aqui diminuiu por um fator de 33).Crédito: R. Lin et al.Assim, Phys. Rev. Lett.
Os pesquisadores usaram seu modelo para montar uma variedade de até 2.024 átomos de rubídio em apenas 60 milissegundos. Por outro lado, outro grupo reuniu cerca de 800 átomos neutros no ano passado2mas sem o uso da IA, demorou um segundo inteiro. Para o vídeo do gato de Schrödinger, o sistema de IA direcionou a luz a laser para mover átomos para criar os padrões desejados. Os átomos ficaram visíveis quando emitiram luz em resposta aos pulsos a laser.
Escalando
Criar o padrão certo de luz, ou holograma, que determina como organizar matrizes de átomos neutros geralmente envolve uma série de cálculos minuciosos. “E fazer esses cálculos à medida que você aumenta as matrizes e maiores pode levar um bom tempo”, diz Mark Saffman, físico da Universidade de Wisconsin – Madison. É por isso que muitos de seus colegas “ficaram realmente impressionados com este trabalho, assim como eu.”