Основанные на естественном отборе и концепции «выживания сильнейшего», генетические алгоритмы являются гибкими оптимизационными техниками, которые могут найти лучшее решение проблемы за счет повторяющегося выбора подходящего поколения вариантов.
Теперь исследователи из Университета страны Басков (Бильбао, Испания) впервые генетические алгоритмы к цифровым квантовым симуляциям и показали, что они могут уменьшить число ошибок и даже превзойти существующие оптимизационные технологии. Результаты проекта, организованного под руководством профессора Энрике Солано и доктора Микеля Санза, опубликованы в Physical Review Letters.
В общем, квантовые симуляции могут обеспечить более ясную картину динамики систем, которую невозможно понять с помощью обычных компьютеров из-за сложности. Подобные технологии сталкиваются с большими сложностями, вроде потери информации из-за декогерентности, возникающей при взаимодействии с окружающей средой структур. Для защиты от таких происшествий используются специальные протоколы, обеспечивающие хранение данных в перепутанном состоянии с использованием квантовых ворот. Новое исследование показало, что генетические алгоритмы помогают выбирать из них оптимальные структуры для цифровой симуляции.
Помимо потери данных, такая методика предотвращает и 2 других типа ошибок, возникающих из-за уменьшения шагов приближения и несовершенства конструкции ворот. Одна из причин успеха алгоритмов – способность к адаптации. Как естественный отбор приспосабливается к меняющимся условиям окружающей среды, так и они постоянно подстраиваются под ограничение, устанавливаемые разными квантовыми технологиями.
С помощью генетических алгоритмов будущая квантовая симуляция будет полезна в понимании сложной физики, разработке новых материалов и химикатов, решении проблем машинного обучения и искусственного интеллекта.
Ваше мнение