Natuurkundigen vergroten (tijdelijk) de realiteit om de code van kwantumsystemen te kraken.

Om de eigenschappen van een molecuul of materiaal te voorspellen, moet het collectieve gedrag van zijn elektronen worden berekend. Dergelijke voorspellingen zouden onderzoekers op een dag kunnen helpen bij het ontwikkelen van nieuwe geneesmiddelen of het ontwerpen van materialen met gewilde eigenschappen zoals supergeleiding. Het probleem is dat elektronen "quantummechanisch" met elkaar verstrengeld kunnen raken, waardoor ze niet langer afzonderlijk kunnen worden behandeld. Het verstrengelde web van verbindingen wordt absurd lastig voor zelfs de krachtigste computers om direct te ontrafelen voor elk systeem met meer dan een handvol deeltjes.

Nu hebben kwantumfysici van het Centre for Computational Quantum Physics (CCQ) van het Flatiron Institute in New York City en de École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in Zwitserland het probleem omzeild. Ze creëerden een manier om verstrengeling te simuleren door aan hun berekeningen extra "spook"-elektronen toe te voegen die interageren met de werkelijke elektronen van het systeem.

In de nieuwe benadering wordt het gedrag van de toegevoegde elektronen gecontroleerd door een kunstmatige intelligentietechniek die een neuraal netwerk wordt genoemd. Het netwerk maakt aanpassingen totdat het een nauwkeurige oplossing vindt die terug in de echte wereld kan worden geprojecteerd, waardoor de effecten van verstrengeling worden nagebootst zonder de bijbehorende rekenkundige hindernissen.

De natuurkundigen presenteren hun methode op 3 augustus in de Proceedings of the National Academy of Sciences .

"Je kunt de elektronen behandelen alsof ze niet met elkaar praten, alsof ze geen interactie hebben", zegt hoofdonderzoeker Javier Robledo Moreno, een afgestudeerde student aan de CCQ en de New York University. "De extra deeltjes die we toevoegen, bemiddelen de interacties tussen de werkelijke deeltjes die leven in het fysieke systeem dat we proberen te beschrijven."

In het nieuwe artikel laten de natuurkundigen zien dat hun aanpak overeenkomt met of beter is dan concurrerende methoden in eenvoudige kwantumsystemen.

"We hebben dit toegepast op eenvoudige dingen als een testbed, maar nu nemen we dit naar de volgende stap en proberen dit op moleculen en andere, meer realistische problemen", zegt co-auteur van het onderzoek en CCQ-directeur Antoine Georges. "Dit is een groot probleem, want als je een goede manier hebt om de golffuncties van complexe moleculen te krijgen, kun je allerlei dingen doen, zoals het ontwerpen van medicijnen en materialen met specifieke eigenschappen."

Het doel op lange termijn, zegt Georges, is om onderzoekers in staat te stellen de eigenschappen van een materiaal of molecuul computationeel te voorspellen zonder het in een laboratorium te synthetiseren en te testen. Ze zouden bijvoorbeeld in staat kunnen zijn om een ​​hele reeks verschillende moleculen te testen op een gewenste farmaceutische eigenschap met slechts een paar muisklikken. "Het simuleren van grote moleculen is een groot probleem", zegt Georges.

Robledo Moreno en Georges schreven het artikel samen met EPFL-assistent-professor natuurkunde Giuseppe Carleo en CCQ-onderzoeker James Stokes.

Het nieuwe werk is een evolutie van een artikel uit 2017 in Science door Carleo en Matthias Troyer, momenteel technisch medewerker bij Microsoft. Dat artikel combineerde ook neurale netwerken met fictieve deeltjes, maar de toegevoegde deeltjes waren geen volwaardige elektronen. In plaats daarvan hadden ze slechts één eigenschap die bekend staat als spin.

"Toen ik [bij de CCQ] in New York was, was ik geobsedeerd door het idee om een ​​versie van een neuraal netwerk te vinden die zou beschrijven hoe elektronen zich gedragen, en ik wilde echt een veralgemening vinden van de benadering die we in 2017 introduceerden ', zegt Carleo. "Met dit nieuwe werk hebben we uiteindelijk een elegante manier gevonden om verborgen deeltjes te hebben die geen spins maar elektronen zijn." + Verder verkennen

Teamscripts baanbrekend kwantumalgoritme