3
Календарь конференций
  • 8 апреля – 31 декабря

    Ежегодный Фестиваль школьных средств массовой информации на факультете журналистики МГУ

  • 25 – 29 августа

    Международный симпозиум по космическим лучам предельно высоких энергий UHECR-2020

  • 25 – 29 августа

    Симпозиум № 365 Международного астрономического союза «Динамика конвективных зон и атмосфер Солнца и звезд»

  • 1 – 30 ноября

    Внутривузовский этап в МГУ имени М.В. Ломоносова Всероссийского конкурса научно-исследовательских работ студентов и аспирантов "Наука будущего - наука молодых"

  • 10 – 11 ноября

    V Международная научно-практическая конференция «Инновационная экономика и менеджмент: методы и технологии»

  • 23 – 26 ноября

    Всероссийская конференция и XII научная молодежная Школа с международным участием

  • 17 – 18 декабря

    VII Международная научная конференция «Русская литература ХХ–XXI веков как единый процесс (проблемы теории и методологии изучения)»

  • 1 сентября – 31 декабря

    Форум «Гуманитарные науки и вызовы современности»

  • 8 апреля – 31 декабря

    Ежегодный Фестиваль школьных средств массовой информации на факультете журналистики МГУ

  • 2 февраля

    Международная научная конференция "Новые идеи и теоретические аспекты инженерной геологии"

Все конференции
Единая поисковая система по зарубежным базам данных
Электронная трудовая книжка

Конкурсы на замещение должностей научных и педагогических работников
«Университет без границ»
Олимпиады школьников и универсиады в МГУ
Программы дополни-
тельного образования
Программы поддержки талантливой молодежи
16/02/20

Нейросеть позволяет эффективнее решать проблему ошибок в приготовлении и измерении квантовых состояний

Физики Центра квантовых технологий МГУ совместно с группой ученых из Сколтеха под руководством Джейкоба Биамонте использовала глубокую нейросеть для анализа экспериментальных данных при квантовой томографии пространственных состояний фотонов. Этот метод оказался значительно эффективнее традиционных способов, используемых в подобных случаях. Результаты эксперимента опубликованы в журнале npj Quantum Information.

С развитием квантовых технологий сложность создаваемых квантовых устройств быстро увеличивается, поэтому важнейшей задачей становится разработка методов характеризации и отладки, которые позволили бы исследователям понять, насколько хорошо эти устройства работают, и насколько экспериментальная реальность соответствует теоретическим моделям. Главным методом в задачах такого рода является квантовая томография – процедура, позволяющая узнать квантовое состояние или описание квантового процесса на основе статистической обработки большого массива экспериментальных данных. В процессе обработки данных исследователям необходимо вычленить и исключить данные об инструментальных ошибках, возникающих при детектировании квантовых состояний.

Учёные МГУ и Сколтеха исследовали пространственные состояния фотонов. В экспериментах такого рода измерения осуществляются с помощью специальных голограмм, преобразующих фазу светового пучка, который затем фокусируется в одномодовое волокно. Эти голограммы работают не идеально, и чем больше размерность квантового состояния, тем больше «мелких особенностей» в структуре пучка, и соответственно, тем сложнее провести хорошее измерение. Традиционный метод корректировки «шумных данных», полученных экспериментальным путем, заключается в том, чтобы измерить возникающие «неидеальности» и аналитически построить систему поправок, которая их учитывает.

Использовав вместо традиционного метода глубокую нейросеть, ученые пришли к выводу, что она позволяет эффективнее, чем традиционный метод, избавиться от экспериментальных шумов в процессе измерения и значительно улучшает качество восстановления состояния. Архитектура и методы обучения нейросети, использованной в эксперименте, были разработаны группой ученых из Сколтеха.

«В последнее время появляется всё больше исследований на стыке квантовых технологий и нейросетей, ведь анализ шумных данных – естественная область применения алгоритмов машинного обучения, – говорит один из авторов статьи, ведущий научный сотрудник ЦКТ МГУ Станислав Страупе. – Проблема ошибок в приготовлении и измерении квантовых состояний – одна из ключевых при практической реализации квантовых алгоритмов и квантовых протоколов связи. И мы уверены, что использование новых возможностей в этой области, в том числе тех, которые использовали мы в нашей работе с коллегами из Сколтеха, помогут решать эту проблему быстрее и эффективнее».

Авторы статьи отмечают, что предложенные в работе идеи можно использовать в самых разнообразных задачах, связанных с квантовой томографией. Например, таких, как отладка логических вентилей в квантовых компьютерах, тестирование квантовых каналов связи, калибровка квантовых сенсоров.

Индикатор

https://indicator.ru/mathematics/neiroset-pozvolyaet-effektivnee-reshat-problemu-oshibok-v-prigotovlenii-i-izmerenii-kvantovykh-sostoyanii-16-02-2020.htm