Prognozowanie zachowania oddziałujących cząstek kwantowych stanowi jedno z największych wyzwań nowoczesnej nauki, szczególnie ze względu na ich złożoność. Problemy kwantowe wielu ciał, które obejmują dużą liczbę cząstek, są kluczowe dla rozwoju nowych technologii, takich jak komputery kwantowe, ale także dla postępów w naukach o materiałach i chemii. Badacze z EPFL w Szwajcarii opracowali metodę, która nie tylko umożliwia lepsze zrozumienie tych systemów, ale także dostarcza narzędzie do porównywania różnych algorytmów próbujących rozwiązać te problemy.

Szczególnie trudne jest znalezienie stanu podstawowego systemu kwantowego, który jest stanem najniższej energii, w którym system może istnieć. Stan ten jest kluczowy, ponieważ ujawnia, które materiały będą stabilne i wskazuje na możliwość pojawienia się egzotycznych faz materiałów, takich jak nadprzewodnictwo. Algorytmy kwantowe, takie jak symulacje Monte Carlo i sieci tensorowe, starają się przybliżyć rozwiązania tych problemów, ale jak dotąd nie było uniwersalnej metody porównywania ich dokładności.

Rewolucyjna metoda: V-score

Nowe narzędzie o nazwie "V-score", opracowane przez zespół kierowany przez Giuseppe Carleo, umożliwia spójne porównanie efektywności różnych metod kwantowych. V-score jest zaprojektowane do pomiaru dokładności algorytmów w prognozowaniu stanu podstawowego systemu kwantowego, łącząc informacje o energii i fluktuacjach w systemie. Niższa energia i mniejsze fluktuacje wskazują na dokładniejsze rozwiązania, a wynik V-score ułatwia klasyfikację metod według ich dokładności.

W ramach badań naukowcy zebrali najbardziej kompleksowy zbiór danych dotyczących problemów kwantowych wielu ciał do tej pory. Symulacje przeprowadzono w szerokim zakresie systemów kwantowych, od prostych łańcuchów cząstek po złożone systemy wielowymiarowe, takie jak sfrustrowane sieci kwantowe, które są znane z trudności w symulacji. To porównanie nie tylko pokazało, które algorytmy działają najlepiej w przypadku określonych problemów, ale także podkreśliło, gdzie obliczenia kwantowe mogą oferować największe korzyści.

Odkrywanie nowych możliwości w obliczeniach kwantowych

Metoda V-score ujawnia również, które problemy są najtrudniejsze do rozwiązania za pomocą istniejących metod klasycznego obliczenia, co może ukierunkować przyszłe badania. Na przykład, jednowymiarowe systemy, takie jak łańcuchy cząstek, są stosunkowo proste do rozwiązania przy użyciu obecnych metod, podczas gdy bardziej złożone systemy wielowymiarowe, takie jak kwantowe kratki, stanowią znacznie większe wyzwanie. W tych obszarach obliczenia kwantowe mogą oferować znaczące przewagi, ponieważ nowe technologie, takie jak sieci neuronowe i obwody kwantowe, wykazują obiecujące wyniki, nawet w porównaniu z istniejącymi technikami.

To badanie nie tylko pomaga naukowcom zidentyfikować ograniczenia obecnych metod, ale także wskazuje najbardziej obiecujące obszary dalszego rozwoju obliczeń kwantowych. Branże, które polegają na symulacjach kwantowych, takie jak farmaceutyczna i energetyczna, mogłyby wykorzystać te wyniki, aby skupić się na problemach kwantowych, które mogą im przynieść przewagę konkurencyjną.

Korzyści dla przyszłych badań i przemysłu

Rozwój komputerów kwantowych otwiera drzwi do rozwiązywania problemów, które są poza zasięgiem dzisiejszych klasycznych komputerów. Choć obecnie obliczenia kwantowe są wciąż na etapie rozwoju, metody takie jak V-score umożliwiają dokładniejsze identyfikowanie problemów, gdzie ta technologia mogłaby przynieść kluczowe korzyści. Na przykład w przemyśle farmaceutycznym symulacje kwantowe mogą przyspieszyć odkrywanie nowych leków, podczas gdy w energetyce mogą pomóc w opracowywaniu nowych materiałów o ulepszonych właściwościach.

Jednym z najważniejszych wyników tych badań jest możliwość przewidywania, gdzie obliczenia kwantowe, gdy osiągną dojrzałość, będą miały największy wpływ. Identyfikując najbardziej złożone problemy, naukowcy mogą ukierunkować swoje wysiłki na opracowanie nowych algorytmów i metod, które umożliwią rozwiązanie tych problemów. To podejście pomaga również w dostosowaniu badań do potrzeb przemysłu, tworząc most między społecznością akademicką a sektorem biznesowym.

Źródło: École Polytechnique Fédérale de Lausanne