Расчет коллективного поведения электронов молекулы необходим для предсказания свойств материала. Такие прогнозы однажды могут помочь ученым создать новые лекарства или создать материалы с желаемыми свойствами, такими как сверхпроводимость. Проблема в том, что электроны могут стать "квантово-механически" запутанными друг с другом, что означает, что их больше нельзя рассматривать по отдельности. Для любой системы, состоящей из более чем нескольких частиц, запутанная сеть соединений становится невероятно сложной для прямого распутывания даже самыми мощными компьютерами.
Квантовые физики из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) в Швейцарии и Центра вычислительной квантовой физики Института Флэтайрона (CCQ) в Нью-Йорке нашли обходной путь. Добавив в свои вычисления дополнительные "призрачные" электроны, которые взаимодействуют с реальными электронами системы, они смогли смоделировать запутанность.
В новом подходе поведение добавленных электронов контролируется методом искусственного интеллекта, называемым нейронной сетью. Сеть вносит коррективы до тех пор, пока не находит точное решение, которое можно спроецировать обратно в реальный мир, тем самым воссоздавая эффекты запутанности без сопутствующих вычислительных препятствий. Ученые недавно опубликовали свою работу в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
В новой статье физики демонстрируют, что их подход соответствует или превосходит конкурирующие методы в простых квантовых системах. На данный момент система применялась к простым вещам в качестве испытательного стенда, но теперь они готовы к переходу на следующий шаг — тесты на молекулах и других, более реалистичных проблемах.
По словам авторов, долгосрочная цель состоит в том, чтобы позволить исследователям с помощью вычислений предсказывать свойства материала или молекулы без необходимости синтезировать и тестировать их в лаборатории. Например, они могут протестировать множество различных молекул на наличие желаемого фармацевтического свойства всего несколькими щелчками мыши.
Новая работа представляет собой развитие статьи Карлео и Матиаса Тройера, опубликованной в Science в 2017 году, которые в настоящее время являются техническим сотрудником Microsoft. В этой статье нейронные сети также сочетались с фиктивными частицами, но добавленные частицы не были полноценными электронами. Вместо этого у них было только одно свойство, известное как вращение.
