Применение алгоритма AlphaZero в квантовых вычислениях 

В последние несколько лет квантовые вычисления стали уделять больше внимания. Исследователи и компании во всем мире постоянно работают над развитием этой технологии, которая может решать чрезвычайно сложные задачи, слишком сложные для классических компьютеров. 

Одна такая группа, работающая над квантовым компьютером, находится в Орхусская университет. Исследовательская группа под руководством профессора Джейкоба Шерсона использовала компьютерный алгоритм. AlphaZero для управления квантовой системой.

Квантовые компьютеры используют квантовую механику — раздел физики, изучающий мельчайшие строительные блоки нашей Вселенной. Одно из фундаментальных правил заключается в том, что система может существовать более чем в одном состоянии одновременно. 

Эти правила переводятся на компьютерный язык, и квантовый компьютер может выполнять несколько вычислений одновременно. Это означает, что квантовый компьютер может работать намного быстрее, чем обычные компьютеры. 

Теория квантовых компьютеров создана, но полноценный квантовый компьютер еще не создан. 

AlphaZero способен учиться самостоятельно без вмешательства человека. Благодаря этому алгоритм смог победить как людей, так и сложные компьютерные программы в сложных играх, таких как го, сёги и шахматы. AlphaZero смогла добиться этого, соревнуясь сама с собой и совершенствуясь с течением времени. 

Алгоритм смог победить ведущую шахматную программу Stockfish, поиграв сам с собой всего четыре часа. После этого впечатляющего выступления датский гроссмейстер Петер Хайне Нильсен сравнил AlphaZero с превосходящим инопланетным видом.

Исследовательская группа Орхусского университета использовала компьютерное моделирование, чтобы продемонстрировать, как AlphaZero можно применять к трем различным задачам управления. Их можно было бы использовать в квантовом компьютере. 

«AlphaZero использует глубокую нейронную сеть в сочетании с глубоким просмотром в управляемом поиске по дереву, что позволяет прогнозировать аппроксимацию скрытых переменных ландшафта квантовых параметров. Чтобы подчеркнуть переносимость, мы применяем и тестируем алгоритм на трех классах задач управления, используя только один общий набор алгоритмических гиперпараметров», — говорится в исследовании. 

Исследование, проведенное командой, было опубликовано в Природа Квантовая Информация.

Ведущий доктор философии студент Могенс Далгаард рассказал о том, как команда AlphaZero была впечатлена способностью AlphaZero быстро обучаться.

«Когда мы проанализировали данные AlphaZero, мы увидели, что алгоритм научился использовать базовую симметрию проблемы, которую мы изначально не учитывали. Это был удивительный опыт».

Настоящий прорыв произошел в результате сочетания AlphaZero, который сам по себе является чрезвычайно впечатляющим алгоритмом, со специализированным алгоритмом квантовой оптимизации. 

По словам профессора Джейкоба Шерсона, «этот указывает на то, что мы все еще нуждаемся человеческих навыков и опыта, и что целью будущего должно быть понимание и разработка гибридных интеллектуальных интерфейсов, которые оптимально используют сильные стороны обоих».

Группа хочет ускорить темпы разработки в этой области, поэтому они выпустили код и сделали его общедоступным. Поступок вызвал большой интерес.

«В течение нескольких часов со мной связались крупные технологические компании с квантовыми лабораториями и ведущими международными университетами для установления будущего сотрудничества», — сказал Джейкоб Шерсон. «Так что, вероятно, скоро эти методы найдут применение в практических экспериментах по всему миру».

DeepMind — дочерняя компания Google, расположенная в Великобритании и отвечающая как за AlphaZero, так и за AlphaGo. Эти системы сейчас демонстрируют свою важность в других областях, включая квантовые вычисления.