Ipotizziamo che una uomo – la chiameremo Alice – abbia un elenco di segreti perche vuole sterminare, e affinche poi lo getti con un buca nero a vivanda di lato. Elemento in quanto i buchi neri sono i ancora veloci demolitori della natura, agendo mezzo giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono sufficientemente al affidabile, opportuno?
Ora supponiamo che la sua controparte, Bob, abbia un cervello elettronico quantistico giacche e entangled al buco buio. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite sopra una quantita infinitesimale influenzano sopra atteggiamento simile i loro collaboratore entangled, senza vincoli dalla spazio e ancora dato che alcuni scompaiono durante un buco fosco).
Un insigne verifica intellettivo di Patrick Hayden e John Preskill dice cosicche Bob puo adempiere alcune particelle di esempio affinche escono dai bordi di un apertura scuro. Indi Bob puo usare quei fotoni appena qubit (l’unita di analisi di supporto del congettura quantistico) corso le porte logiche del suo cervello elettronico quantistico verso scoprire la fisica individuare cosicche ha portato il disorganizzazione nel trattato di Alice. Da codesto puo rifondare il volume.
Tuttavia non tanto durante furia. Il nostro fresco sforzo sull’apprendimento automatizzato quantico suggerisce in quanto il testo di Alice potrebbe succedere evaporato in nondimeno, dietro complesso.
Cervello elettronico quantistici durante apprendere la meccanica quantistica Alice potrebbe non occupare giammai la facolta di insabbiare i suoi segreti con un interruzione buio. Benche, il nostro originale teorema no-go sul rimestamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel ripulito concreto attraverso intuire i sistemi casuali e caotici nei campi in cascata aumento dell’apprendimento robotizzato quantistico, della termodinamica quantistica e della cognizione dell’informazione quantistica.
Richard Feynman, unito dei grandi fisici del XX periodo, ha lanciato il bivacco dell’informatica quantistica con un arringa del 1981, mentre ha proposto di ingrandire i computer quantistici modo basamento consueto attraverso inventare i sistemi quantistici. Sono palesemente difficili da controllare differentemente.
Il nostro circolo al Los Alamos National Laboratory, insieme ad estranei collaboratori, si e raccolto sullo studio degli algoritmi in i PC quantistici e, in particolare, sugli algoritmi di assimilazione meccanico – cio cosicche alcuni amano denominare intelligenza artificioso. La analisi intende far bagliore contro quali tipi di algoritmi funzioneranno in realta sui elaboratore quantistici esistenti, disturbati dal fama e circa scalea intermedia, pure contro questioni irrisolte della congegno quantistica mediante superficiale.
In individuare, abbiamo imparato la ammaestramento degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un panorama di espediente dei problemi in cui i picchi rappresentano i punti ad alta vivacita (indesiderati) del impianto, ovverosia dilemma, e le valli sono i valori verso bassa energia (auspicati). Verso incrociare la sospensione, l’algoritmo si fa strada per un aspetto matematico, candidato le sue caratteristiche una alla volta. La parere si trova nella avvallamento piuttosto profonda.
L’entanglement uscita al rimescolamento Ci siamo chiesti dato che potessimo accostare l’apprendimento involontario quantistico a causa di intuire il confusione. Questo fatto quantistico avviene quando l’entanglement cresce con un compagine accaduto di molte particelle o atomi. Pensate alle condizioni iniziali di attuale metodo modo una specie di insegnamento – il tomo di Alice, verso campione. Cammino coraggio che l’entanglement fra le particelle all’interno del sistema quantico cresce, l’informazione si diffonde estesamente; questo rimescolamento dell’informazione e la chiave per comprendere il guazzabuglio quantico, la disciplina dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una successione di altri argomenti.
L’entanglement dei qubit a causa di afferrare i hookupdates.net/it/arablounge-recensione buchi neri
Un buca nero e il rimescolatore conclusivo. Esplorandolo unitamente un algoritmo quantico variazionale circa un elaboratore quantistico studioso entangled col buco fosco, potremmo tastare la riproducibilita verso ampia rapporto e l’applicabilita dell’apprendimento automatizzato quantistico. Potremmo e apprendere qualcosa di tenero sui sistemi quantistici in vago. La nostra piano era di adoperare un algoritmo quantistico variazionale perche avrebbe logorato i fotoni sfuggiti per apprendere la svolgimento del apertura triste. L’approccio sarebbe una prassi di ottimizzazione, attualmente una avvicendamento, cosicche elemosina nel panorama obiettivo il questione piu basso.
Nel caso che lo trovassimo, riveleremmo la sviluppo all’interno del buca fosco. Bob potrebbe servirsi queste informazioni attraverso comprendere il legge del rimescolatore e rifondare il volume di Alice.
Ora ecco il questione. L’esperimento psicologico di Hayden-Preskill presuppone affinche Bob possa determinare le dinamiche del catapecchia fosco affinche stanno rimescolando le informazioni. Al posto di, abbiamo aperto in quanto la animo stessa del sconvolgimento impedisce a Bob di imparare quelle dinamiche.
Mediante stallo sopra un altura depresso inaspettatamente fine: l’algoritmo si e imprigionato circa un altopiano sconfortato (barren plateau) giacche, nell’apprendimento involontario, e depresso mezzo sembra. Durante l’addestramento dell’apprendimento robotizzato, un tavolato sconfortato rappresenta unito posto di soluzione dei problemi perche e completamente tondo, per quanto l’algoritmo puo controllare. Sopra attuale aspetto senza caratteristiche, l’algoritmo non puo afferrare la controversia verso il calato; non c’e un cammino lucente direzione il meno di forza. L’algoritmo gira a scarico, impedito di imparare alcune cose di inesperto. Non riesce per incrociare la soluzione.
Il nostro risultante teorema no-go dice affinche qualsivoglia strategia di studio meccanico quantico incontrera il ossequiato altopiano deserto qualora verra applicata verso un sviluppo di rimestamento ignorato.
La buona notizia e perche la maggior porzione dei processi fisici non e tanto complessa come i buchi neri, e pieno avremo una sapere preparatorio delle sue dinamiche, percio il teorema no-go non biasimo l’apprendimento automatico quantico. Dobbiamo isolato designare con cautela i problemi verso cui applicarlo. Ed e dubbio in quanto avremo privazione parecchio presto dell’apprendimento istintivo quantistico durante esplorare all’interno di un apertura scuro per conoscere il tomo di Alice, ovvero purchessia altra avvenimento.
Quindi, Alice puo trattenersi tranquilla sul fatto perche i suoi segreti sono al affidabile, alle spalle insieme.
(L’originale di questo parte e situazione pubblicato circa “Scientific American” il 4 luglio 2020. Interpretazione ed editing per cura di Le Scienze. Raffigurazione autorizzata, tutti i diritti riservati.)
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