Die Vorhersage des Verhaltens von wechselwirkenden Quantenpartikeln stellt eine der größten Herausforderungen der modernen Wissenschaft dar, insbesondere aufgrund ihrer Komplexität. Quanten-Mehrkörperprobleme, die eine große Anzahl von Partikeln umfassen, sind entscheidend für die Entwicklung neuer Technologien wie Quantencomputer, aber auch für Fortschritte in der Materialwissenschaft und Chemie. Forscher an der Schweizer EPFL haben eine Methode entwickelt, die nicht nur ein besseres Verständnis dieser Systeme ermöglicht, sondern auch ein Werkzeug zur Verfügung stellt, um verschiedene Algorithmen zu vergleichen, die versuchen, diese Probleme zu lösen.

Besonders herausfordernd ist es, den Grundzustand eines Quantensystems zu finden, der den Zustand der niedrigsten Energie darstellt, in dem ein System existieren kann. Dieser Zustand ist entscheidend, da er aufzeigt, welche Materialien stabil sein werden und auf die Möglichkeit der Entstehung exotischer Phasen von Materialien, wie z.B. Supraleitfähigkeit, hinweist. Quantenalgorithmen wie Monte-Carlo-Simulationen und Tensor-Netzwerke versuchen, die Lösungen dieser Probleme zu approximieren, aber bisher gab es keine universelle Methode, um deren Genauigkeit zu vergleichen.

Revolutionäre Methode: V-score

Ein neues Werkzeug namens "V-score", entwickelt von einem Team unter der Leitung von Giuseppe Carleo, ermöglicht einen konsistenten Vergleich der Effizienz verschiedener quantenmechanischer Methoden. Der V-score ist darauf ausgelegt, die Genauigkeit der Algorithmen bei der Vorhersage des Grundzustands eines Quantensystems zu messen und kombiniert Informationen über Energie und Fluktuationen innerhalb des Systems. Niedrigere Energie und weniger Fluktuationen deuten auf präzisere Lösungen hin, und das Ergebnis des V-scores erleichtert die Rangfolge der Methoden entsprechend ihrer Genauigkeit.

Im Rahmen der Forschung sammelten Wissenschaftler den umfassendsten Datensatz über Quanten-Mehrkörperprobleme bis heute. Simulationen wurden über ein breites Spektrum quantenmechanischer Systeme durchgeführt, von einfachen Partikelketten bis hin zu komplexen, mehrdimensionalen Systemen wie frustrierten Quantengittern, die für ihre Schwierigkeit in der Simulation bekannt sind. Diese Benchmark zeigte nicht nur, welche Algorithmen für bestimmte Probleme am besten funktionieren, sondern hob auch hervor, wo die Quantenberechnung den größten Vorteil bieten kann.

Entdeckung neuer Möglichkeiten in der Quantencomputing

Die V-score-Methode zeigt auch, welche Probleme mit den bestehenden Methoden der klassischen Berechnung am schwierigsten zu lösen sind, was zukünftige Forschungsrichtungen leiten könnte. Zum Beispiel sind eindimensionale Systeme wie Partikelketten relativ einfach mit den aktuellen Methoden zu lösen, während komplexere mehrdimensionale Systeme, wie Quanten-Gitter, eine weitaus größere Herausforderung darstellen. In diesen Bereichen kann die Quantenberechnung erhebliche Vorteile bieten, da neue Technologien wie neuronale Netze und Quanten-Schaltungen vielversprechende Ergebnisse zeigen, selbst im Vergleich zu bestehenden Techniken.

Diese Forschung hilft nicht nur Wissenschaftlern, die Einschränkungen aktueller Methoden zu erkennen, sondern weist auch auf die vielversprechendsten Bereiche für die weitere Entwicklung der Quantencomputing hin. Branchen, die sich auf quantenmechanische Simulationen verlassen, wie die Pharma- und Energiewirtschaft, könnten diese Erkenntnisse nutzen, um sich auf quantenmechanische Probleme zu konzentrieren, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen könnten.

Vorteile für zukünftige Forschung und Industrie

Die Entwicklung von Quantencomputern öffnet die Türen zu Lösungen für Probleme, die außerhalb der Reichweite der heutigen klassischen Computer liegen. Obwohl das Quantencomputing derzeit noch in der Entwicklungsphase ist, ermöglichen Methoden wie der V-score eine genauere Identifizierung von Problemen, bei denen diese Technologie entscheidende Vorteile bringen könnte. Zum Beispiel könnten in der Pharmaindustrie quantenmechanische Simulationen die Entdeckung neuer Medikamente beschleunigen, während sie in der Energiewirtschaft helfen könnten, neue Materialien mit verbesserten Eigenschaften zu entwickeln.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse dieser Forschung ist die Möglichkeit, vorherzusagen, wo das Quantencomputing, wenn es ausgereift ist, den größten Einfluss haben wird. Durch die Identifizierung der komplexesten Probleme können Wissenschaftler ihre Bemühungen auf die Entwicklung neuer Algorithmen und Methoden konzentrieren, die die Lösung dieser Probleme ermöglichen. Dieser Ansatz hilft auch dabei, die Forschung an den Bedürfnissen der Industrie auszurichten, wodurch eine Brücke zwischen der akademischen Gemeinschaft und dem Geschäftssektor geschlagen wird.

Quelle: École Polytechnique Fédérale de Lausanne