Intelligence artificielle (IA), Sciences

L’IA révolutionne la mesure de l’entrelacement quantique: Des progrès prometteurs dans la physique quantique 2023

Physique Quantique - L'Ia Révolutionne La Mesure De L'Entrelacement Quantique: Des Progrès Prometteurs Dans La Physique Quantique 2023

Introduction:

Les récents progrès en physique quantique ont permis de mieux comprendre l’entrelacement quantique, une propriété fondamentale aux caractéristiques étonnantes. Cependant, quantifier l’entrelacement avec précision reste un défi majeur en raison de la nature délicate des états quantiques qui sont détruits lorsqu’ils sont mesurés. Heureusement, une équipe internationale de physiciens a trouvé une solution novatrice en utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour estimer avec précision la quantité d’entrelacement dans un système donné. Dans cet article, nous examinerons en détail cette recherche révolutionnaire et ses implications pour l’avenir de la physique quantique.

I. L’énigme de l’entrelacement quantique

L’entrelacement quantique est une propriété étrange des particules subatomiques liées de manière indissociable, peu importe la distance qui les sépare. Mesurer cette entrelacement est essentiel pour développer des applications quantiques, mais le faire directement est difficile sans détruire l’état quantique.

II. Les méthodes traditionnelles de mesure de l’entrelacement

La tomographie quantique:

La tomographie quantique implique la création de multiples copies d’un état quantique pour chaque mesure. Bien que cette méthode offre une précision de 100%, elle nécessite des ressources informatiques considérables et détruit l’état quantique.

L’estimation basée sur des suppositions éclairées:

Cette méthode repose sur des suppositions éduquées à partir d’informations limitées sur l’état du système. Cependant, cela entraîne un compromis entre précision et utilisation des ressources.

Physique Quantique - L'Ia Révolutionne La Mesure De L'Entrelacement Quantique: Des Progrès Prometteurs Dans La Physique Quantique 2023
Schémas des trois méthodes que nous avons utilisées pour déduire les corrélations quantiques. (A) L’algorithme du maximum de vraisemblance (MaxLik) trouve l’état quantique ρ le plus probable à partir des données mesurées et d’une supposition initiale ρinit. (B) Le DNN vert représente un réseau de neurones entièrement connecté qui infère directement la concurrence et l’information mutuelle à partir de mesures spécifiques (projecteurs de mesure spécifiques), tandis que (C) le DNN bleu fonctionne avec un projecteur de mesure arbitraire. L’entrée pour le premier est les données mesurées. Le DNN indépendant de la mesure a une convolution de première couche, et il entre les données et la description de la mesure. Photo : Progrès scientifiques (2023)

III. L’avènement de l’IA pour la mesure de l’entrelacement

a) Les réseaux de neurones et l’apprentissage profond

Les réseaux de neurones sont des modèles mathématiques puissants capables d’apprendre des schémas complexes à partir de données. L’apprentissage profond permet aux réseaux de neurones d’effectuer des tâches complexes grâce à des couches de calculs interconnectées.

b) Formation de l’IA pour estimer l’entrelacement

L’équipe de physiciens a formé l’IA en utilisant des données numériques générées à partir d’états quantiques entrelacés. L’IA est ensuite capable d’estimer le degré d’entrelacement dans un système donné sans le mesurer directement.

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IV. Les résultats prometteurs de la recherche

a) Des taux d’erreur 10 fois inférieurs aux méthodes traditionnelles

Les chercheurs ont testé l’approche de l’IA en utilisant des données simulées et réelles et ont constaté des taux d’erreur 10 fois inférieurs aux méthodes d’estimation traditionnelles.

b) Des implications pour les applications quantiques

En offrant une estimation précise et efficace de l’entrelacement sans mesurer directement les états quantiques, l’IA ouvre de nouvelles possibilités pour la conception et l’optimisation des systèmes quantiques dans diverses applications.

V. Les avantages de l’IA pour la mesure de l’entrelacement

a) Précision accrue

L’IA peut apprendre à partir de données complexes, ce qui permet une estimation plus précise du degré d’entrelacement dans un système donné.

b) Moindre consommation de ressources

Contrairement à la tomographie quantique, l’IA n’a pas besoin de créer de multiples copies d’un état quantique, ce qui réduit considérablement les besoins en ressources.

c) Conservation de l’état quantique

En évitant la mesure directe des états quantiques, l’IA permet de préserver l’intégrité de l’état du système.

VI. Perspectives pour l’avenir de la physique quantique

Grâce à cette percée de l’IA dans la mesure de l’entrelacement, nous pouvons nous attendre à des avancées significatives dans le développement de technologies quantiques et d’applications révolutionnaires. Ces progrès pourraient accélérer la réalisation de l’informatique quantique, de la communication quantique sécurisée et d’autres technologies quantiques émergentes.

Conclusion

L’utilisation de l’intelligence artificielle pour estimer avec précision l’entrelacement quantique représente une avancée majeure dans le domaine de la physique quantique. Les résultats de l’équipe internationale de physiciens ouvrent la voie à de nouvelles possibilités passionnantes dans la conception et l’optimisation des systèmes quantiques. Grâce à l’IA, nous sommes un pas de plus vers la réalisation pratique de technologies quantiques qui pourraient révolutionner notre monde. L’avenir de la physique quantique s’annonce prometteur, avec l’IA à nos côtés pour relever les défis quantiques de demain.

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