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28.02.2018, 06:47 Uhr
An der ETH büffeln Computer Quantenphysik
Ein von ETH-Physikern geleitetes internationales Forschungsteam hat mithilfe von maschinellem Lernen einem Computer beigebracht, die Ergebnisse von Quanten-Experimenten vorherzusagen. Die Resultate könnten für das Testen zukünftiger Quantencomputer wichtig werden.
Mithilfe neuronaler Netze brachten Physiker einem Computer bei, Ergebnisse von Quanten-Experimenten vorherzusagen
(Quelle: www.colourbox.com)
Von Oliver Morsch, ETH-News
Physikstudenten verbringen viele Jahre damit, die oft absurd erscheinenden Gesetze und Effekte der Quantenmechanik zu beherrschen. Der Quantenzustand eines physikalischen Systems kann, zum Beispiel, so lange unbestimmt sein, bis man ihn misst, und eine Messung an einem Teil des Systems kann den Zustand eines weit entfernten Teils beeinflussen, ohne dass zwischen den beiden Informationen ausgetauscht werden.
Das ist alles schon verwirrend genug. Doch die Probleme gehen weiter, wenn die Studenten ihren Abschluss machen und mit der Forschung beginnen: Um den Zustand eines Quantensystems im Experiment exakt zu bestimmen, muss man diesen Zustand erst sorgfältig präparieren und dann viele Messungen an ihm durchführen, immer und immer wieder. Sehr oft kann man das, woran man interessiert ist, nicht einmal direkt messen.
Ein internationales Forscherteam unter Leitung von Giuseppe Carleo, Oberassistent am Institut für Theoretische Physik der ETH Zürich, hat nun eine Software für maschinelles Lernen entwickelt, mit deren Hilfe ein Computer den Quantenzustand eines komplexen physikalischen Systems aufgrund experimenteller Beobachtungen «lernen» und die Ergebnisse hypothetischer Messungen vorhersagen kann. In Zukunft könnten solche Computerprogramme dazu verwendet werden, die Genauigkeit von Quantencomputern zu testen.