นักฟิสิกส์ทำการค้นพบอุปกรณ์ควอนตัมใหม่

ทีมนักฟิสิกส์จากมหาวิทยาลัยเวียนนาได้สร้างอุปกรณ์ควอนตัมใหม่เรียกว่า ควอนตัมเมมริสเตอร์ (quantum memristor) ซึ่งสามารถรวมโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีควอนตัมได้ การทดลองนี้ได้รับการดำเนินการร่วมกับ National Research (NRC ) Council (CNR) และ Politecnico di Milano ในอิตาลี และได้รับการดำเนินการที่ตัวประมวลผลควอนตัมแบบบูรณาการที่ทำงานบนโฟตอนเดี่ยว

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Nature Photonics

การค้นพบเมมริสเตอร์

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างทางชีววิทยาของสมองมนุษย์ และได้รับการฝึกฝนอย่างเป็นระบบจนสามารถทำงานได้เหมือนมนุษย์ เช่น การรู้จำใบหน้า การขับรถ หรือการวิเคราะห์ภาพ หนึ่งในพื้นที่การวิจัยที่สำคัญที่สุดในด้านนี้ทั้งในระดับวิชาการและอุตสาหกรรมคือการรวมอุปกรณ์ที่สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

เมื่อปี 2008 มีการค้นพบเมมริสเตอร์ ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่เปลี่ยนความต้านทานตามความจำของกระแสไฟฟ้าในอดีต หลังจากการค้นพบเมมริสเตอร์ นักวิทยาศาสตร์พบว่าพฤติกรรมของเมมริสเตอร์มีความคล้ายคลึงกับซินแอพส์ประสาท ทำให้เมมริสเตอร์กลายเป็นส่วนสำคัญของสถาปัตยกรรมแบบเนื้อเยื่อประสาท

การออกแบบควอนตัมเมมริสเตอร์

กลุ่มนักฟิสิกส์ทดลองนำโดย Prof. Phillip Walther และ Dr. Roberto Osellame ได้แสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์ที่มีพฤติกรรมเหมือนเมมริสเตอร์สามารถถูกออกแบบได้ อุปกรณ์นี้ยังสามารถกระทำต่อสถานะควอนตัมและเข้ารหัสและส่งสัญญาณควอนตัม ทำให้ได้รับการเรียกว่า “ควอนตัมเมมริสเตอร์” เป็นเรื่องที่ยากมากที่จะสร้างอุปกรณ์เช่นนี้เนื่องจากพลวัตของเมมริสเตอร์ที่มักขัดแย้งกับพฤติกรรมควอนตัมทั่วไป

ทีมงานได้พึ่งพาโฟตอนเดี่ยวและความสามารถในการแพร่กระจายพร้อมกันในหลายเส้นทาง ซึ่งเป็นสิ่งที่ช่วยให้ทีมสามารถสร้างอุปกรณ์เช่นนี้ได้

พวกเขาได้ดำเนินการการทดลองโดยให้โฟตอนเดี่ยวแพร่กระจายไปตามทางเดินลaser ที่เขียนไว้บนซับซตรेटกระจก โฟตอนเดี่ยวเหล่านี้ถูกนำไปตามเส้นทางที่ซ้อนทับกัน และหนึ่งในเส้นทางเหล่านั้นถูกใช้เพื่อวัดกระแสของโฟทอนที่เคลื่อนที่ผ่านอุปกรณ์ ปริมาณของโฟตอนเหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงการถ่ายโอนในทางออกอื่น ซึ่งทำให้เกิดพฤติกรรมที่ต้องการคล้ายกับเมมริสเตอร์

นักวิจัยยังสามารถดำเนินการจำลองการทำงานที่แสดงให้เห็นว่าเครือข่ายแสงพร้อมควอนตัมเมมริสเตอร์สามารถใช้ในการเรียนรู้งานทั้งคลาสสิกและควอนตัมได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ทีมเชื่อว่าควอนตัมเมมริสเตอร์คือสิ่งที่จำเป็นในการรวมโลกของ AI และการคำนวณควอนตัม

Michele Spagnolo เป็นผู้เขียนหลักของการวิจัย

“การปลดปล่อยศักยภาพเต็มที่ของทรัพยากรควอนตัมภายในปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการวิจัยในปัจจุบันในฟิสิกส์ควอนตัมและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” Spagnolo กล่าว