Buchi neri, entanglement e limiti del cervello elettronico quantico

Buchi neri, entanglement e limiti del cervello elettronico quantico

Ipotizziamo perche una persona – la chiameremo Alice – abbia un volume di segreti cosicche vuole annientare, e perche conseguentemente lo getti con un catapecchia buio https://www.hookupdates.net/it/blackpeoplemeet-recensione verso portata di giro. Specifico giacche i buchi neri sono i ancora veloci demolitori della animo, agendo come giganteschi tritarifiuti, i segreti di Alice sono abbastanza al onesto, appropriato?

Adesso supponiamo perche la sua avversario, Bob, abbia un cervello elettronico quantico cosicche e entangled al buca negro. (Nei sistemi quantistici entangled, le azioni eseguite sopra una quantita infinitesimale influenzano con modo analogo i loro fidanzato entangled, liberamente dalla spazio e anche qualora alcuni scompaiono con un tugurio buio).

Un rinomato verifica intellettuale di Patrick Hayden e John Preskill dice che Bob puo adempiere alcune particelle di esempio che escono dai bordi di un apertura fosco. Dopo Bob puo utilizzare quei fotoni maniera qubit (l’unita di preparazione di base del previsione quantistico) tramite le porte logiche del conveniente PC quantico durante rivelare la fisica individuare affinche ha portato il negligenza nel scritto di Alice. Da presente puo ricostruire il libro.

Bensi non percio con velocita. Il nostro giovane faccenda sull’apprendimento robotizzato quantico suggerisce perche il libro di Alice potrebbe succedere evaporato per perennemente, dietro tutto.

Elaboratore quantistici durante apprendere la modalita quantistica Alice potrebbe non sentire mai la probabilita di coprire i suoi segreti con un apertura buio. Tuttavia, il nostro tenero teorema no-go sul rimescolamento (scrambling) dell’informazione ha un’applicazione nel ripulito evidente per capire i sistemi casuali e caotici nei campi per rapida tenerezza dell’apprendimento istintivo quantico, della termodinamica quantistica e della conoscenza dell’informazione quantistica.

Richard Feynman, singolo dei grandi fisici del XX periodo, ha scagliato il bivacco dell’informatica quantistica in un discorso del 1981, mentre ha proposto di sviluppare i elaboratore quantistici come programma chiaro a causa di simulare i sistemi quantistici. Sono notoriamente difficili da controllare in altro modo.

Il nostro branco al Los Alamos National Laboratory, contemporaneamente ad gente collaboratori, si e ammassato sullo universita degli algoritmi in i elaboratore quantistici e, mediante circostanza, sugli algoritmi di studio istintivo – cio giacche alcuni amano battezzare intelligenza artificiale. La studio intende far insegnamento su quali tipi di algoritmi funzioneranno veramente sui cervello elettronico quantistici esistenti, disturbati dal successo e circa rapporto intermedia, nonche verso questioni irrisolte della funzionamento quantistica in comune.

Mediante specifico, abbiamo analizzato la allineamento degli algoritmi quantistici variazionali. Essi configurano un panorama di decisione dei problemi dove i picchi rappresentano i punti ad alta grinta (indesiderati) del sistema, ovvero questione, e le valli sono i valori verso bassa sicurezza (auspicati). In comprendere la sistema, l’algoritmo si fa percorso da parte a parte un aspetto matematico, esaminando le sue caratteristiche una alla turno. La parere si trova nella avvallamento con l’aggiunta di profonda.

L’entanglement ingresso al confusione Ci siamo chiesti se potessimo esercitare l’apprendimento involontario quantistico a causa di comprendere il rimestamento. Questo avvenimento quantico avviene laddove l’entanglement cresce mediante un complesso fatto di molte particelle ovvero atomi. Pensate alle condizioni iniziali di attuale compagine che una qualita di relazione – il tomo di Alice, verso esempio. Modo strada perche l’entanglement tra le particelle all’interno del sistema quantico cresce, l’informazione si diffonde diffusamente; attuale rimestamento dell’informazione e la aspetto attraverso intuire il caos quantistico, la materia dell’informazione quantistica, i circuiti casuali e una raggruppamento di estranei argomenti.

L’entanglement dei qubit verso comprendere i buchi neri

Un buca buio e il rimescolatore risolutivo. Esplorandolo unitamente un algoritmo quantico variazionale riguardo a un calcolatore elettronico quantistico dottrinale entangled col interruzione triste, potremmo esaminare la riproducibilita sopra ampia scalea e l’applicabilita dell’apprendimento istintivo quantistico. Potremmo addirittura impratichirsi alcune cose di originale sui sistemi quantistici sopra vago. La nostra modello periodo di utilizzare un algoritmo quantico variazionale affinche avrebbe utilizzato i fotoni sfuggiti in imparare la successione del buca nero. L’approccio sarebbe una metodo di ottimizzazione, ora una turno, affinche ricerca nel aspetto esatto il luogo con l’aggiunta di abbassato.

Dato che lo trovassimo, riveleremmo la dinamica all’interno del buco negro. Bob potrebbe servirsi queste informazioni a causa di comprendere il cifrario del rimescolatore e ripristinare il registro di Alice.

Ora ecco il problema. L’esperimento mentale di Hayden-Preskill presuppone affinche Bob possa provocare le dinamiche del tugurio triste cosicche stanno rimescolando le informazioni. In cambio di, abbiamo indifeso perche la temperamento stessa del rimescolamento impedisce per Bob di capire quelle dinamiche.

Per sedile riguardo a un altopiano sconfortato vedi affinche: l’algoritmo si e fermato riguardo a un pianoro disabitato (barren plateau) affinche, nell’apprendimento robotizzato, e demoralizzato mezzo sembra. Nel corso di l’addestramento dell’apprendimento robotizzato, un tavolato afflitto rappresenta unito estensione di soluzione dei problemi che e del tutto tondo, per quanto l’algoritmo puo assistere. Mediante presente aspetto privo di caratteristiche, l’algoritmo non puo trovare la controversia incontro il diminuito; non c’e un viaggio chiaro verso il piccolissimo di sicurezza. L’algoritmo gira verso cavita, impedito di apprendere qualcosa di tenero. Non riesce per trovare la soluzione.

Il nostro risultante teorema no-go dice cosicche qualsivoglia disegno di apprendimento involontario quantistico incontrera il paventato pianoro sconfortato dal momento che verra applicata verso un andamento di turbamento oscuro.

La buona relazione e in quanto la maggior dose dei processi fisici non e dunque complessa che i buchi neri, e pieno avremo una amico introduttivo delle sue dinamiche, cosi il teorema no-go non biasimo l’apprendimento automatizzato quantico. Dobbiamo isolato prendere diligentemente i problemi a cui applicarlo. Ed e inverosimile in quanto avremo desiderio alquanto rapidamente dell’apprendimento istintivo quantistico verso esplorare all’interno di un interruzione fosco in apprendere il registro di Alice, oppure ogni altra bene.

Cosi, Alice puo abitare tranquilla sul fatto perche i suoi segreti sono al sicuro, dietro totale.

(L’originale di presente oggetto e status stampato circa “Scientific American” il 4 luglio 2020. Trasferimento ed editing verso accuratezza di Le Scienze. Copia autorizzata, tutti i diritti riservati.)

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