Группa учeныx-физикoв из Швeйцaрскoгo фeдeрaльнoгo тexнoлoгичeскoгo институтa (Swiss Federal Institute of Technology, ETH) рaзрaбoтaлa мeтoд, пoзвoляющий испoльзoвaть искусствeнную нейронную теплоснабжение для моделирования некоторых из характерных свойств квантовой системы, состоящей из нескольких объектов, и определения волновой функции этой системы. И в (видах того, чтобы получить возможность сделать все вышеупомянутое, ученым пришлось порешать ряд сложных проблем, с которыми сталкивались и другие ученые, работающие в данном направлении.

Одной из самых тяжелых проблем, которые стоят вперед физиками на сегодняшний день, является поиск способа моделирования сложных квантовых систем, состоящих из множества взаимосвязанных и взаимодействующих объектов. Методы традиционного моделирования неважный (=маловажный) очень подходят для решения данной проблемы из-за того, ровно с увеличением сложности системы количество ее состояний увеличивается по экспоненте. К примеру, способ, состоящая из всего 100 квантовых частиц, может находиться в одном из 10^35 вариантов состояний. И инда самые мощные суперкомпьютеры пасуют перед задачами такой сложности.

Достижением швейцарских ученых является в таком случае, что они нашли новый подход. Вместо того, чтобы поочередно вычислять каждое из возможных состояний квантовой системы, они использовали нейронную тенёта для того, чтобы обобщить модель квантовой системы.

На поиск данного решения моделирования квантовой системы ученых подвигла первое место в прошлом году системы искусственного интеллекта AlphaGo над Ли Седолем, чемпионом решетка по древней китайской игре Го. Ученые создали немного упрощенный вариант нейронной засада и запрограммировали ее для моделирования волновых функций квантовой системы. Созданная натура использовала обширный набор числовых коэффициентов и один слой «скрытых» состояний. Основываясь получай этих данных, ученые обучили систему вычислять стандартное состояние системы при данном наборе условий, определяемыми значениями коэффициентов.

Чтобы проверки работоспособности разработанного метода ученые сравнили результаты его работы с результатами, еще полученными ранее при помощи других методов. И в результате получилось то, а система с искусственной нейронной сетью справляется с задачей моделирования квантовой системы стократ быстрей и лучше, нежели другие вычислительные алгоритмы, полагающиеся на метод грубой силы, т.е., банального перебора всех вариантов.

К сожалению, разработанная швейцарцами порядок является лишь доказательством работоспособности идеи использования искусственных нейронных сетей в квантовом моделировании. Так через некоторое время системы, построенные на таких же самых принципах, могут стать адски полезными инструментами для ученых-физиков, которые позволят им проводить исследования побольше быстро и эффективно, нежели они могут это делать сейчас.