Sviluppi nel Calcolo Quantistico Grazie al Machine Learning

Il calcolo quantistico usa i principi della meccanica quantistica per elaborare informazioni. A differenza dei computer normali che usano bit (0 e 1), i computer quantistici usano qubit, che possono rappresentare e processare una combinazione di entrambi gli stati contemporaneamente. Questa abilità unica permette ai computer quantistici di risolvere certi problemi molto più velocemente rispetto ai computer tradizionali.

#Dispositivi NISQ

I computer quantistici attuali sono classificati come dispositivi Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ). Questi dispositivi sono in una fase intermedia di sviluppo. Hanno un numero limitato di qubit e sono ancora piuttosto rumorosi, il che significa che fanno errori durante i calcoli. Anche così, i ricercatori stanno trovando modi efficaci per usare questi dispositivi per vari compiti, specialmente per simulazioni in campi come la chimica e la scienza dei materiali.

#La sfida dell'energia dello stato fondamentale

Un compito importante nel calcolo quantistico è trovare l'energia dello stato fondamentale di un sistema. L'energia dello stato fondamentale è il livello energetico più basso di un sistema, e aiuta gli scienziati a capire le proprietà delle molecole e dei materiali. Calcolare questa energia usando computer quantistici può essere complesso, ma è fondamentale per applicazioni nel design di farmaci e nell'ingegneria dei materiali.

#Risolutore quantistico variazionale (VQE)

Il Risolutore Quantistico Variazionale (VQE) è un algoritmo quantistico molto popolare. Si propone di stimare l'energia dello stato fondamentale dei sistemi quantistici. Il VQE usa una combinazione di calcolo quantistico e metodi di ottimizzazione classici. In termini semplici, prepara lo stato quantistico, misura l'energia e poi aggiusta i parametri per trovare la migliore stima energetica.

#Machine Learning negli algoritmi quantistici

Il machine learning (ML) è un campo dell'intelligenza artificiale che si concentra sul far imparare ai computer dai dati. Recentemente, i ricercatori hanno iniziato a usare il machine learning per migliorare gli algoritmi quantistici. Allenando modelli su dati di sistemi più piccoli, il machine learning può suggerire migliori Iperparametri per algoritmi che girano su sistemi quantistici più grandi.

#La necessità di ottimizzazione degli iperparametri

Gli iperparametri sono impostazioni che controllano il comportamento degli algoritmi. Trovare gli iperparametri giusti è essenziale per ottenere risultati accurati dagli algoritmi quantistici. Un algoritmo ben regolato può funzionare più velocemente, fare meno errori, e gestire problemi più grandi in modo efficace. In questo contesto, ottimizzare gli iperparametri significa trovare i migliori valori per queste impostazioni in base ai problemi da risolvere.

#Usare modelli più piccoli per prevedere gli iperparametri

Per ottimizzare gli iperparametri per sistemi più grandi, i ricercatori hanno raccolto dati da sistemi quantistici più piccoli. Questi sistemi, con fino a 16 qubit, sono stati usati per addestrare modelli di machine learning. Analizzando questi dati, i modelli potevano prevedere i migliori iperparametri per sistemi più grandi con più qubit, come quelli da 20, 24 e 28 qubit.

#Raccolta e preparazione dei dati

Raccogliere dati di alta qualità è un passo critico nell'addestramento dei modelli di machine learning. I ricercatori hanno raccolto dati da vari sistemi quantistici, inclusi sia Hamiltoniani molecolari disponibili pubblicamente che Hamiltoniani di sfida forniti per compiti specifici. Ogni punto dati includeva informazioni sui livelli energetici del sistema e sugli iperparametri usati nei calcoli.

#Tecniche di aumento dei dati

A causa del numero limitato di punti dati disponibili, i ricercatori hanno impiegato metodi di aumento dei dati. Questo comporta la creazione di nuovi campioni di dati modificando leggermente i dati esistenti. Queste modifiche possono includere cambiamenti di scala, rotazione o altre trasformazioni. L'obiettivo è aumentare la diversità e il volume del dataset, fornendo più esempi di addestramento per i modelli di machine learning.

#Costruzione e addestramento del modello

I ricercatori hanno usato un approccio di apprendimento supervisionato per addestrare il loro modello di machine learning. Questo significava fornire al modello un dataset in cui l'output corretto (energia dello stato fondamentale) era noto. Hanno usato un algoritmo specifico chiamato Gradient Boosting, implementato tramite una libreria chiamata XGBoost, che è efficiente per compiti di regressione.

Il processo di addestramento ha comportato la divisione del dataset in set di addestramento e di test, assicurandosi che il modello imparasse a generalizzare dai dati di addestramento per fare previsioni su dati mai visti prima.

#Algoritmo di ottimizzazione degli iperparametri

Il modello di machine learning era progettato per suggerire iperparametri ottimali per gli algoritmi quantistici. L'approccio consisteva in tre passaggi principali: preparazione dei dati, addestramento del modello e ottimizzazione degli iperparametri. Una volta addestrato, il modello poteva prevedere gli iperparametri più adatti per diversi sistemi Hamiltoniani, permettendo prestazioni migliori nella risoluzione di problemi quantistici.

#Esecuzione degli esperimenti

Dopo aver ottimizzato gli iperparametri, i ricercatori hanno condotto esperimenti per valutare le prestazioni degli algoritmi quantistici. Hanno confrontato i risultati usando iperparametri di default rispetto a quelli ottimizzati. Eseguendo gli algoritmi quantistici su un simulatore quantistico, potevano valutare quanto bene gli algoritmi performassero nel stimare l'energia dello stato fondamentale.

#Risultati e osservazioni

I ricercatori hanno scoperto che usare iperparametri ottimizzati portava generalmente a prestazioni migliori, specialmente sugli Hamiltoniani di sfida. In alcuni casi, gli algoritmi ottimizzati hanno raggiunto tassi di errore più bassi e migliorato la velocità rispetto all'uso delle impostazioni di default. Tuttavia, le prestazioni variavano a seconda degli specifici Hamiltoniani e della natura dei problemi da risolvere.

#Sfide e limitazioni

Nonostante i risultati promettenti, ci sono state sfide e limitazioni. L'ottimizzazione degli iperparametri non garantiva sempre prestazioni migliorate, specialmente su sistemi con caratteristiche specifiche. Inoltre, mentre la complessità dei sistemi aumentava, anche le difficoltà a generalizzare i modelli addestrati sui sistemi più piccoli aumentavano.

#Direzioni future

Andando avanti, i ricercatori pianificano di perfezionare ulteriormente i loro modelli integrando le caratteristiche degli Hamiltoniani. Mirano a sviluppare approcci più personalizzati che possano adattarsi meglio a vari sistemi quantistici, migliorando l'accuratezza complessiva degli algoritmi quantistici. Questo potrebbe comportare l'esplorazione di diverse tecniche di machine learning o il miglioramento dei dati usati per l'addestramento.

#Conclusione

In sintesi, l'integrazione del machine learning con il calcolo quantistico presenta opportunità interessanti per migliorare l'efficienza degli algoritmi quantistici sui dispositivi NISQ attuali. Ottimizzando gli iperparametri, i ricercatori mirano a sfruttare la tecnologia esistente per affrontare problemi più complessi nella chimica quantistica e in altri campi.

Il lavoro svolto finora dimostra che combinare pratiche tradizionali di ingegneria del software con la meccanica quantistica può portare a risultati migliori. Man mano che il campo del calcolo quantistico continua a crescere, la collaborazione tra le discipline sarà fondamentale per superare le sfide e sbloccare il pieno potenziale della tecnologia quantistica.