Rede neural quântica pode contornar princípio da incerteza

Pesquisadores demonstraram matematicamente que uma rede neural quântica poderia ajudar a medir propriedades de objetos quânticos difíceis de acessar, potencialmente enganando o princípio da incerteza de Heisenberg. Ao injetar aleatoriedade na rede, os cientistas poderiam determinar múltiplas propriedades incompatíveis com maior precisão. Essa abordagem poderia acelerar aplicações em computação quântica e química.

O princípio da incerteza de Heisenberg limita a precisão com que certas propriedades quânticas, como posição e momento, podem ser medidas simultaneamente. Para objetos quânticos como moléculas ou qubits em computadores quânticos, isso torna as previsões e avaliações desafiadoras, pois as medições podem interferir umas nas outras. Duanlu Zhou, da Academia Chinesa de Ciências, e seus colegas provaram matematicamente que uma rede neural quântica (QNN) poderia superar esses problemas. Operações tradicionais em qubits são frequentemente incompatíveis devido ao princípio da incerteza, semelhante a realizar cálculos conflitantes em um número. No entanto, uma QNN com etapas escolhidas aleatoriamente de um conjunto pode resolver essa incompatibilidade. Trabalhos anteriores mostraram que a aleatoriedade ajuda as QNNs a medir propriedades únicas de forma eficaz. A equipe de Zhou estendeu isso para múltiplas propriedades, incluindo aquelas restritas pelo princípio da incerteza. Ao aplicar operações aleatórias consecutivas e desvendar os resultados com métodos estatísticos, a abordagem produz resultados mais precisos do que operações únicas repetidas. Isso é particularmente útil para computadores quânticos, onde entender as propriedades dos qubits é essencial para benchmark de dispositivos ou emulação de moléculas e materiais. Robert Huang, do California Institute of Technology, observa que medir eficientemente muitas propriedades incompatíveis permitiria aos cientistas aprenderem sobre sistemas quânticos muito mais rápido, auxiliando aplicações em química e ciência de materiais, além de escalar computadores quânticos. O método parece plausível para implementação prática, embora seu sucesso possa depender de superar outras técnicas de medição quântica baseadas em aleatoriedade. Os achados aparecem em Physical Review B (DOI: 10.1103/qz9c-m3z4).

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