Predviđanje ponašanja međusobno djelujućih kvantnih čestica predstavlja jedan od najvećih izazova moderne znanosti, osobito zbog njihove kompleksnosti. Kvantni mnogotijelni problemi, koji uključuju velik broj čestica, ključni su za razvoj novih tehnologija poput kvantnih računala, ali i za napredak u znanosti o materijalima i kemiji. Istraživači sa švicarskog EPFL-a razvili su metodu koja ne samo da omogućava bolje razumijevanje ovih sustava, već pruža alat za usporedbu različitih algoritama koji pokušavaju riješiti te probleme.

Posebno je izazovno pronaći osnovno stanje kvantnog sustava, što je stanje najniže energije u kojem sustav može postojati. Ovo stanje je ključno jer nam otkriva koji će materijali biti stabilni te ukazuje na mogućnost pojave egzotičnih faza materijala, poput supravodljivosti. Kvantni algoritmi poput Monte Carlo simulacija i mreža tenzora pokušavaju aproksimirati rješenja ovih problema, ali do sada nije postojala univerzalna metoda za usporedbu njihove točnosti.

Revolucionarna metoda: V-score

Novi alat pod nazivom "V-score", kojeg je razvio tim pod vodstvom Giuseppea Carlea, omogućava dosljednu usporedbu učinkovitosti različitih kvantnih metoda. V-score je namijenjen mjerenju točnosti algoritama u predviđanju osnovnog stanja kvantnog sustava, kombinirajući informacije o energiji i fluktuacijama unutar sustava. Niža energija i manje fluktuacije upućuju na preciznija rješenja, a rezultat V-scorea olakšava rangiranje metoda prema njihovoj preciznosti.

Kao dio istraživanja, znanstvenici su prikupili najopsežniji skup podataka o kvantnim mnogotijelnim problemima do danas. Simulacije su provedene na širokom spektru kvantnih sustava, od jednostavnih lanaca čestica do složenih, višedimenzionalnih sustava poput frustriranih kvantnih mreža, koje su poznate po svojoj težini za simulaciju. Ovaj benchmark je pokazao ne samo koji algoritmi najbolje funkcioniraju za određene probleme, već je i istaknuo gdje kvantno računarstvo može ponuditi najveću prednost.

Otkrivanje novih mogućnosti u kvantnom računarstvu

Metoda V-score također otkriva koji su problemi najteži za rješavanje postojećim metodama klasičnog računalstva, što bi moglo usmjeriti buduća istraživanja. Na primjer, jednodimenzionalni sustavi, poput lanaca čestica, relativno su jednostavni za rješavanje trenutnim metodama, dok složeniji višedimenzionalni sustavi, poput kvantnih rešetki, predstavljaju daleko veći izazov. Na ovim područjima kvantno računarstvo može ponuditi značajne prednosti, jer nove tehnologije, poput neuronskih mreža i kvantnih sklopova, pokazuju obećavajuće rezultate čak i u usporedbi s postojećim tehnikama.

Ovo istraživanje ne samo da pomaže znanstvenicima u prepoznavanju ograničenja trenutnih metoda, već i ukazuje na najperspektivnija područja za daljnji razvoj kvantnog računarstva. Industrije koje se oslanjaju na kvantne simulacije, poput farmaceutske i energetske, mogle bi koristiti ove rezultate kako bi se usmjerile na kvantne probleme koji im mogu donijeti konkurentsku prednost.

Koristi za buduća istraživanja i industriju

Razvoj kvantnih računala otvara vrata mogućnostima rješavanja problema koji su izvan dosega današnjih klasičnih računala. Iako je trenutno kvantno računarstvo još uvijek u fazi razvoja, metode poput V-scorea omogućuju precizniju identifikaciju problema gdje bi ova tehnologija mogla donijeti ključne prednosti. Na primjer, u farmaceutskoj industriji, kvantne simulacije mogu ubrzati otkrivanje novih lijekova, dok u energetici mogu pomoći u razvoju novih materijala s poboljšanim svojstvima.

Jedan od najvažnijih rezultata ovog istraživanja je mogućnost predviđanja gdje će kvantno računarstvo, kada postigne zrelost, imati najveći utjecaj. Prepoznavanjem najsloženijih problema, znanstvenici mogu usmjeriti svoje napore na razvoj novih algoritama i metoda koje će omogućiti rješavanje tih problema. Ovaj pristup također pomaže u usklađivanju istraživanja s potrebama industrije, čime se stvara veza između akademske zajednice i poslovnog sektora.

Izvor: École Polytechnique Fédérale de Lausanne