РКЦ, МФТИ, МИСИС и Сколтех: Алгоритм, способный предсказывать поведение квантовых систем

Основные статьи:

• Большие данные (Big Data)
• Data mining Интеллектуальный анализ данных
• Предикативная аналитика (предиктивная, прогнозная, прогностическая) Predictive analytics
• Квантовые компьютеры и сети в России
• Квантовый компьютер и квантовая связь

2022: Применение предиктивной аналитики в квантовых технологиях

1 ноября 2022 года стало известно о том, что группа ученых из Российского квантового центра, Московского физико-технического института, Университета «МИСИС» и Сколковского института науки и технологий совместно с коллегами разработали алгоритм, способный предсказывать поведение квантовых систем при условии их взаимодействия с внешней средой. Предсказательный подход полностью основан на анализе имеющихся данных, что сопоставимо с предиктивной аналитикой на базе «больших данных», зачастую используемой технологическими компаниями. Результаты численных экспериментов описаны в научном журнале Physical Review Research.

Квантовые компьютеры — вычислительные устройства, способные на порядки быстрее решать определенные классы задач. Эта особенность достигается за счет использования двух квантовых эффектов: суперпозиции и квантовой запутанности. Так, в отличии от классических битов, принимающих состояние 0 или 1, квантовые биты (кубиты) могут находиться во всех состояниях сразу. Однако кубиты подвержены воздействию внешних факторов, в том числе шумов, что приводит к ошибкам в вычислениях. Масштабирование и наведение порядка в сервисе обслуживания медоборудования — опыт компании Медсервиспро

Группа под руководством Алексея Федорова разработала алгоритм, который по наблюдаемому поведению квантовой системы позволяет предсказывать её дальнейшую динамику. Особое значение для научного сообщества играет тот факт, что алгоритм дает возможность прогнозировать поведение квантовых систем с памятью — одного из наиболее сложных эффектов, также известного как «немарковское поведение». Предсказывать поведение подобных немарковских систем крайне сложно, поскольку невозможно измерить параметры их окружения или точно восстановить характер их взаимодействия с окружающей средой. Однако такая задача является ключевой для построения квантовых компьютеров.

Ожидается, что разработанный метод будет высоко востребован в области как квантовых вычислений, так и квантовых сенсоров. Он может использоваться исследователями для точной диагностики функционирования отдельных элементов квантовых устройств: кубитов — в квантовых компьютерах, чувствительных элементов — в квантовых сенсорах. Результаты получены при поддержке РНФ и других программ.

В исследовании применили методы, активно используемые при решении классических задач обработки данных, для построения модели сложной квантовой системы. Алгоритм позволяет «выучить» поведение взаимодействующей с окружением квантовой системы и предсказать её дальнейшую динамику во времени. Разработанный подход улавливает все эффекты взаимодействия системы и окружения, при этом методу не требуется прямой доступ к окружению — достаточно данных о динамике системы, из которых извлекается информация и об окружении. В дальнейшем метод может быть использован для решения задач квантовых технологий, отметил Илья Лучников, научный сотрудник группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра и университета МИСИС.