Utiliser l'IA pour connecter les mondes quantiques et classiques
Cet article parle de comment l'IA peut nous aider à comprendre le lien entre les réalités quantiques et classiques.
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Table des matières
Le chat de Schrödinger est une expérience de pensée célèbre en Mécanique quantique. Ça montre à quel point le monde quantique est bizarre et déroutant. Dans cette expérience, un chat peut être à la fois vivant et mort en même temps, selon si on l’a observé ou pas. Cet article explore comment on peut utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour comprendre comment la réalité classique émerge des règles quantiques.
Mécanique Quantique et Réalité Classique
La mécanique quantique décrit comment les petites particules se comportent à l'échelle la plus petite. Ce monde est très différent de nos expériences quotidiennes. Dans le monde classique, les objets ont des positions et des trajectoires claires. Quand on laisse tomber une balle, on sait où elle va tomber. En revanche, les particules peuvent exister dans de nombreux états en même temps dans le royaume quantique. Ça mène à des phénomènes comme l'incertitude, où on ne peut pas mesurer la position et la vitesse d'une particule en même temps.
Le fossé curieux entre ces deux mondes-quantique et classique-soulève plein de questions. Comment les réalités classiques que nous voyons viennent des comportements quantiques sous-jacents ? Cette question est souvent illustrée par l'expérience de pensée du chat de Schrödinger, où un chat dans une boîte peut être dans un mélange d'états vivants et mourants jusqu'à ce que quelqu'un regarde à l’intérieur.
Le Rôle de la Mesure
L'idée de mesure est centrale pour comprendre la mécanique quantique. Quand on observe un système quantique, on le force à "choisir" un état. Dans le cas du chat de Schrödinger, regarder dans la boîte fait que le chat devient soit vivant, soit mort. Ce phénomène soulève des questions sur comment l'acte de mesurer quelque chose impacte sa réalité.
Plein de théories ont été proposées pour expliquer comment la réalité classique émerge des systèmes quantiques. Une idée est la décohérence, qui suggère que quand un système quantique interagit avec son environnement, il perd certaines de ses propriétés quantiques. Cette interaction peut faire que les états quantiques semblent plus classiques.
Utiliser l'IA pour Explorer la Classicalité
Cette recherche examine l'utilisation de l'IA pour explorer ces idées. On a entraîné un modèle linguistique-une IA qui apprend des données-sur des infos collectées à partir de l'état quantique du chat de Schrödinger. En faisant ça, on voulait voir si l'IA pouvait apprendre la réalité classique du chat en se basant sur les infos quantiques disponibles.
L'IA apprend à partir des données sur l'état du chat, qui incluent comment le chat réagit à son environnement. Même si ces données contiennent des infos quantiques, l'IA pourrait seulement apprendre à refléter des infos classiques à cause de la façon dont elle traite ce qu'elle voit.
La Frontière Quantum-Classique
Notre recherche identifie une frontière entre les mondes quantique et classique. Cette frontière peut dépendre de deux choses : la taille du système quantique et la puissance de l'IA classique qui traite l'info. Une IA plus avancée pourrait mieux gérer l'information quantique, lui permettant de capturer plus de la nature quantique dans l'environnement.
En examinant cette frontière, on peut voir comment la compréhension classique de la réalité est influencée par nos limitations en tant qu'observateurs. Si on pouvait traiter l'info de manière plus efficace, on pourrait mieux saisir la nature quantique de l'univers.
Le Setup de l'Expérience
Pour mener notre étude, on a commencé avec un état spécial appelé un état de Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ). Cet état sert de modèle pour notre chat de Schrödinger. On crée cet état de chat en utilisant une série d'opérations dans un circuit quantique.
Grâce à des Mesures locales aléatoires-similaires à la façon dont les particules interagissent avec leur environnement-on a imité comment l'état quantique du chat pourrait être affecté. Le but était de collecter des infos sur ces mesures et de voir combien l'IA pouvait apprendre sur l'état quantique original.
Entraîner le Modèle IA
On a utilisé les données de nos mesures pour entraîner le modèle IA. L'IA apprend à prédire des résultats en se basant sur les motifs qu'elle voit dans les ombres classiques. Ce processus implique de comprendre comment une pièce d'information mène à une autre-comme répondre à une question à partir d'indices donnés.
On a fait attention à la façon dont l'IA pouvait reconstruire l'état quantique original. Si l'IA était assez forte, elle pourrait être capable d'imiter l'état du chat, sachant s'il est vivant ou mort en se basant sur des infos antérieures.
Mesurer la Performance de l'IA
Après l'entraînement, on a testé la performance de notre IA dans différentes situations. On voulait voir à quel point elle pouvait saisir la nature de l'état du chat, et on a utilisé différents modèles qui agissaient comme différents types d'IA, chacun avec des niveaux de complexité variés.
Certains modèles devinaient avec précision l'état du chat, tandis que d'autres avaient du mal. En ajustant les capacités des modèles à traiter l'info, on a découvert que la compréhension du comportement quantique du chat diminuait à mesure que le goulet d'étranglement de l'information devenait plus serré. Ça veut dire que plus on mettait de limitations sur l'IA, moins elle pouvait comprendre l'info quantique.
Cohérence
Comprendre laUn autre aspect qu'on a exploré était la cohérence-la capacité d'un état quantique à rester en superposition. Pour voir si l'IA pouvait comprendre ce concept, on a mis en place des scénarios où on préservait l'état quantique au lieu de le laisser s'effondrer en bits classiques. On a ensuite posé des questions prédictives à l’IA basées sur l'état préservé pour voir si elle pouvait déterminer correctement la cohérence.
Insights des Modèles
À travers ces expériences, on a sélectionné divers modèles pour analyser leurs approches de compréhension de l'état du chat. Certains modèles, comme Atlas, ont pu reconnaître la nature quantique du chat de Schrödinger, tandis que d'autres, comme Cygnus, n'ont pas réussi à capturer les infos nécessaires. Les différences dans leurs capacités ont mis en avant la façon nuancée dont l'IA interagit avec l'info quantique.
Implications des Découvertes
Notre recherche suggère que la façon dont nous traitons l'info peut limiter notre compréhension du monde quantique. Bien que la mécanique quantique gouverne tout, nos expériences tournent principalement autour de la réalité classique. Cette déconnexion pourrait expliquer pourquoi on perçoit souvent le monde de manière classique, malgré sa nature quantique.
De plus, nos découvertes posent de nouveaux défis pour utiliser l'IA dans l'étude des états quantiques. Quand on travaille avec de plus grands systèmes quantiques, les méthodes IA traditionnelles peuvent ne pas capturer toutes les caractéristiques essentielles de ces états. Cela peut mener à des interprétations incomplètes ou inexactes du comportement quantique.
Directions Futures
En regardant vers l'avenir, on vise à améliorer notre compréhension de comment l'IA peut traiter l'info quantique. On prévoit d'explorer des façons d'améliorer l'apprentissage de la représentation, ce qui permet à l'IA de donner sens à des données complexes. En affinant ces techniques, on espère permettre aux systèmes IA de mieux comprendre les états et opérateurs quantiques.
Notre recherche met en avant le potentiel d'utiliser l'IA pour fournir des insights sur le royaume quantique. Avec la disponibilité croissante de données quantiques, particulièrement à partir de systèmes intermédiaires, il y a une opportunité excitante d'entraîner des modèles IA qui peuvent faire avancer notre compréhension de la mécanique quantique.
Alors qu’on continue ce travail, on va investiguer les défis de s’assurer que l'IA reste dans les limites physiques des états quantiques, ainsi que les possibilités d'étendre notre approche à des mesures plus complexes. En combinant ces stratégies, on espère faire de l'IA un outil plus puissant pour comprendre les mystères de la physique quantique.
Titre: Observing Schr\"odinger's Cat with Artificial Intelligence: Emergent Classicality from Information Bottleneck
Résumé: We train a generative language model on the randomized local measurement data collected from Schr\"odinger's cat quantum state. We demonstrate that the classical reality emerges in the language model due to the information bottleneck: although our training data contains the full quantum information about Schr\"odinger's cat, a weak language model can only learn to capture the classical reality of the cat from the data. We identify the quantum-classical boundary in terms of both the size of the quantum system and the information processing power of the classical intelligent agent, which indicates that a stronger agent can realize more quantum nature in the environmental noise surrounding the quantum system. Our approach opens up a new avenue for using the big data generated on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices to train generative models for representation learning of quantum operators, which might be a step toward our ultimate goal of creating an artificial intelligence quantum physicist.
Auteurs: Zhelun Zhang, Yi-Zhuang You
Dernière mise à jour: 2023-07-13 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.14838
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.14838
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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