Die Software der Forschergruppe basiert auf dem maschinellen Lernen, wie Giuseppe Carleo, Physiker an der ETH und Leiter der Gruppe, in einer Mitteilung erklärt. Sie kann den Quantenzustand eines komplexen physikalischen Systems aufgrund experimenteller Beobachtungen „lernen“. So ist sie in der Lage, die Ergebnisse hypothetischer Messungen vorherzusagen. Um solche Ergebnisse zu ermitteln, wären im Normalfall Millionen von Messungen nötig.
„Was wir machen ist, grob gesagt, in etwa so, als würden wir einem Computer beibringen, meine Handschrift zu imitieren. Dazu zeigen wir ihm eine Reihe von Schriftproben, aus denen er dann nach und nach lernt, meine a’s, l’s und so weiter nachzuahmen“, erklärt Carleo.
Die Software der ETH könnte für künftige Quantentechnologien von grosser Bedeutung sein. Die Möglichkeit, Quantensysteme zu untersuchen, die aus vielen Komponenten bestehen, ermöglicht nämlich die Untersuchung der Genauigkeit von Quantencomputern.
„Wenn wir Quantencomputer testen wollen, die aus mehr als einer Handvoll an Qubits bestehen, werden wir das mit herkömmlichen Mitteln wegen der exponentiellen Skalierung nicht schaffen. Unser Ansatz über das maschinelle Lernen dagegen sollte es uns ermöglichen, Quantencomputer mit bis zu 100 Qubits zu testen“, so Carleo.
Ausserdem könnte die Software auch Experimentalphysikern helfen, virtuelle Messungen durchzuführen, die im Labor nur sehr schwierig zu realisieren wären. ssp
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