Processamento de dados aprimorado por quantum por meio de sensores emaranhados e aprendizado de máquina

Pesquisadores da Universidade do Arizona mostram uma vantagem quântica. Universidade do Arizona

Pesquisadores da University of Arizona College of Engineering e da James C. Wyant College of Optical Sciences estão demonstrando experimentalmente que os recursos quânticos não são apenas sonhos para um futuro distante – eles podem melhorar a tecnologia de hoje.

A computação quântica e os sensores quânticos têm o potencial de ser significativamente mais poderosos do que seus equivalentes clássicos. Um computador quântico totalmente implementado não só poderia levar segundos para resolver equações que um computador clássico levaria milhares de anos, mas também poderia ter efeitos incalculáveis ​​em áreas que variam de imagens biomédicas à direção autônoma.

No entanto, a tecnologia ainda não chegou lá.

Na verdade, apesar das teorias difundidas sobre os efeitos de longo alcance das tecnologias quânticas, muito poucos pesquisadores foram capazes de usar a tecnologia disponível hoje para demonstrar que os métodos quânticos têm uma vantagem sobre seus equivalentes clássicos.

Em um artigo publicado em 1 de junho de 2021 em papel Verificação física X, Pesquisadores da Universidade do Arizona mostram experimentalmente que os quanta têm uma vantagem sobre os sistemas de computador clássicos.

“A evidência da vantagem quântica é um objetivo comunitário há muito esperado e poucos experimentos o mostraram”, disse Zheshen Zhang, co-autor do artigo, professor assistente de ciência e engenharia de materiais e pesquisador sênior do UArizona Quantum Information and Materials Group e um dos autores do artigo. “Queremos mostrar como podemos usar a tecnologia quântica existente para usar aplicações reais.”

Como (e quando) Quantum funciona

A computação quântica e outros processos quânticos são baseados em unidades minúsculas e poderosas de informação chamadas qubits. Os computadores clássicos que usamos hoje trabalham com unidades de informação, chamadas bits, que existem como zeros ou uns, mas os qubits podem existir nos dois estados ao mesmo tempo. Essa dualidade os torna poderosos e frágeis. Os qubits delicados tendem a entrar em colapso sem aviso, o que torna um processo chamado de correção de erros – que trata desses problemas conforme eles surgem – muito importante.

Quntao Zhuang e Zheshen Zhang

Quntao Zhuang (à esquerda), PI do Quantum Information Theory Group, e Zheshen Zhang, PI do Quantum Information and Materials Group, são ambos Professores Assistentes na Faculdade de Engenharia. Crédito da foto: Universidade do Arizona

O campo quântico está agora no que John Preskill, um físico renomado do Instituto de Tecnologia da Califórnia, chamou de “quantum de escala média barulhenta” ou NISQ. Na era NISQ, os computadores quânticos podem realizar tarefas que requerem apenas cerca de 50 a algumas centenas de qubits, mas com uma quantidade significativa de ruído ou interferência. Mais do que isso e o ruído sobrecarrega a utilidade e faz tudo desabar. Geralmente acredita-se que 10.000 a vários milhões de qubits são necessários para realizar aplicações quânticas úteis.

Imagine inventar um sistema que garanta que todas as refeições que você fizer sairão perfeitas e depois passar esse sistema para um grupo de crianças que não tem os ingredientes certos. Será ótimo em alguns anos, quando as crianças crescerem e poderem comprar o que precisam. Mas até então, os benefícios do sistema são limitados. Da mesma forma, os cálculos quânticos são limitados a uma pequena escala até que os pesquisadores avancem no campo da correção de erros, o que pode reduzir os níveis de ruído.

Vantagens do emaranhamento

O experimento descrito na publicação usou uma mistura de técnicas clássicas e quânticas. Especificamente, três sensores foram usados ​​para classificar a amplitude média e o ângulo médio dos sinais de alta frequência.

Os sensores foram equipados com outro recurso quântico denominado emaranhamento, que permite a troca de informações entre si e oferece duas vantagens principais: primeiro, melhora a sensibilidade dos sensores e reduz erros. Em segundo lugar, por causa de seu emaranhamento, os sensores avaliam propriedades globais em vez de coletar dados sobre partes específicas de um sistema. Isso é útil para aplicativos que precisam apenas de uma resposta binária. Em imagens médicas, por exemplo, os pesquisadores não precisam saber sobre cada célula em uma amostra de tecido que não seja cancerígena – apenas se existe uma célula que é cancerígena. O mesmo conceito se aplica à detecção de produtos químicos perigosos na água potável.

O experimento mostrou que equipar os sensores com emaranhamento quântico dá a eles uma vantagem sobre os sensores convencionais e reduz a probabilidade de erro por uma margem pequena, mas crítica.

“Esta ideia de aprimorar os sensores por meio do emaranhamento não se limita a nenhum tipo específico de sensor, então pode ser usado para uma série de aplicações diferentes, desde que você tenha o equipamento para emaranhar os sensores”, disse Quntao., Co -autor do estudo Zhuang, professor assistente de engenharia elétrica e da computação e pesquisador sênior do Grupo de Teoria da Informação Quântica. “Em teoria, por exemplo, pode-se considerar aplicações como Lidar (detecção de luz e alcance) para carros autônomos.”

Zhuang e Zhang desenvolveram a teoria por trás do experimento e a descreveram em um 2019 descrito Verificação física X Papel. Você foi coautor do novo artigo com o autor principal Yi Xia, um estudante de PhD na Faculdade de Ciências Óticas James C. Wyant, e Wei Li, um pesquisador de pós-doutorado em ciência e engenharia de materiais.

Classificador Qubit

Existem aplicativos que usam uma mistura de processamento quântico e clássico na era NISQ, mas eles são baseados em conjuntos de dados clássicos pré-existentes que precisam ser convertidos e classificados no domínio quântico. Imagine tirar uma série de fotos de cães e gatos e, em seguida, enviar as fotos para um sistema que usa métodos quânticos para marcar as fotos como “gato” ou “cachorro”.

A equipe aborda o processo de marcação de um ângulo diferente, principalmente usando sensores quânticos para coletar seus próprios dados. É mais como usar uma câmera quântica especial que rotula as fotos como “cachorro” ou “gato” quando são tiradas.

“Muitos algoritmos pegam dados armazenados no disco rígido de um computador e os convertem em um sistema quântico, o que leva tempo e esforço”, disse Zhuang. “Nosso sistema está trabalhando em um problema diferente, avaliando processos físicos que são executados em tempo real.”

A equipe está ansiosa para futuras aplicações de seu trabalho na interface de sensores quânticos e Computação quântica. Eles até imaginam um dia integrar toda a configuração experimental em um chip que poderia ser imerso em um biomaterial ou amostra de água para identificar doenças ou produtos químicos prejudiciais.

“Acreditamos que seja um novo paradigma para computação quântica, aprendizado de máquina quântica e sensores quânticos porque ele realmente cria uma ponte para conectar todos esses domínios diferentes”, disse Zhang.

Referência: “Quantum-Enhanced Data Classification with a Variational Entangled Sensor Network” por Yi Xia, Wei Li, Quntao Zhuang e Zheshen Zhang, 1 de junho de 2021, Verificação física X.
DOI: 10.1103 / PhysRevX.11.021047

By Carlos Jorge

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