Investigadores han demostrado matemáticamente que una red neuronal cuántica podría ayudar a medir propiedades difíciles de acceder de objetos cuánticos, potencialmente burlándose del principio de incertidumbre de Heisenberg. Al inyectar aleatoriedad en la red, los científicos podrían determinar múltiples propiedades incompatibles con mayor precisión. Este enfoque podría acelerar aplicaciones en computación cuántica y química.
El principio de incertidumbre de Heisenberg limita la precisión con la que ciertas propiedades cuánticas, como la posición y el momento, pueden medirse simultáneamente. Para objetos cuánticos como moléculas o qubits en ordenadores cuánticos, esto hace que las predicciones y evaluaciones sean desafiantes, ya que las mediciones pueden interferir entre sí. Duanlu Zhou, de la Academia China de Ciencias, y sus colegas han demostrado matemáticamente que una red neuronal cuántica (QNN) podría superar estos problemas. Las operaciones tradicionales en qubits suelen ser incompatibles debido al principio de incertidumbre, similar a realizar cálculos contradictorios en un número. Sin embargo, una QNN con pasos elegidos aleatoriamente de un conjunto puede resolver esta incompatibilidad. Trabajos anteriores mostraron que la aleatoriedad ayuda a las QNN a medir propiedades individuales de manera efectiva. El equipo de Zhou extendió esto a múltiples propiedades, incluidas aquellas restringidas por el principio de incertidumbre. Al aplicar operaciones aleatorias consecutivas y desentrañar los resultados con métodos estadísticos, el enfoque produce resultados más precisos que las operaciones individuales repetidas. Esto es particularmente útil para los ordenadores cuánticos, donde comprender las propiedades de los qubits es esencial para evaluar dispositivos o emular moléculas y materiales. Robert Huang, del Instituto de Tecnología de California, señala que medir eficientemente muchas propiedades incompatibles permitiría a los científicos aprender sobre sistemas cuánticos mucho más rápido, ayudando a aplicaciones en química y ciencia de materiales, así como a escalar ordenadores cuánticos. El método parece plausible para una implementación práctica, aunque su éxito puede depender de superar otras técnicas de medición cuántica basadas en aleatoriedad. Los hallazgos aparecen en Physical Review B (DOI: 10.1103/qz9c-m3z4).