Алгоритм AlphaZero Применен к Квантовым Вычислениям

Квантовые вычисления стали более актуальными в последние годы. Исследователи и компании по всему миру постоянно работают над разработкой этой технологии, которая может решать чрезвычайно сложные проблемы, которые слишком сложны для классических компьютеров.

Одной из таких групп, работающих над квантовым компьютером, является группа в Университете Орхуса. Исследовательская группа под руководством профессора Джейкоба Шерсона использовала компьютерный алгоритм AlphaZero для управления квантовой системой.

Квантовые компьютеры используют квантовую механику, которая является разделом физики, фокусирующимся на самых маленьких строительных блоках нашей Вселенной. Одним из фундаментальных правил является то, что система может существовать в более чем одном состоянии одновременно.

Эти правила переводятся в 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 уже установлена, но еще не создан полномасштабный квантовый компьютер.

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 смог сделать это, соревнуясь с самим собой и совершенствуясь со временем.

Алгоритм смог победить ведущую шахматную программу Stockfish после игры против себя всего за четыре часа. После этого впечатляющего выступления датский гроссмейстер Петер Хейне Нильсен сравнил AlphaZero с высшей инопланетной цивилизацией.

Исследовательская группа в Университете Орхуса использовала компьютерные симуляции, чтобы продемонстрировать, как AlphaZero может быть применен к трем различным задачам управления. Эти задачи могут быть использованы в квантовом компьютере.

«AlphaZero использует глубокую нейронную сеть в сочетании с глубоким просмотром в руководящем дереве поиска, что позволяет предсказать скрытую переменную приближения квантового параметрического ландшафта. Чтобы подчеркнуть переносимость, мы применяем и оцениваем алгоритм на трех классах задач управления, используя только один общий набор алгоритмических гиперпараметров», – говорится в исследовании.

Исследование, проведенное командой, было опубликовано в Nature Quantum Information.

Ведущий аспирант Могенс Дальгард рассказал о том, как команда была впечатлена способностью AlphaZero быстро учиться.

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

Настоящий прорыв произошел при объединении AlphaZero, который является чрезвычайно впечатляющим алгоритмом сам по себе, с специализированным квантовым оптимизационным алгоритмом.

По словам профессора Джейкоба Шерсона, «Это указывает на то, что нам все еще нужны человеческие навыки и экспертиза, и что цель будущего должна заключаться в понимании и разработке гибридных интеллектуальных интерфейсов, которые оптимально используют сильные стороны обоих».

Команда хочет ускорить темп разработки в этой области, поэтому они выпустили код и сделали его открытым. Этот шаг вызвал большой интерес.

«В течение нескольких часов я был contacted крупными технологическими компаниями с квантовыми лабораториями и ведущими университетами для установления будущего сотрудничества», – сказал Джейкоб Шерсон. «Итак, вероятно, не пройдет много времени, прежде чем эти методы найдут применение в практических экспериментах по всему миру».

DeepMind – это британская компания, являющаяся сестринской компанией Google (GOOGL ), ответственная за создание AlphaZero и AlphaGo. Эти системы сейчас демонстрируют свою важность в других областях, включая квантовые вычисления.