AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

    Kuantum fizikçisi Mario Krenn, 2016 yılının başlarında Viyana'da bir kafede oturup bilgisayar çıktılarını inceleyerek MELVIN'in bulduklarını anlamaya çalıştığını hatırlıyor. MELVIN, Krenn'in oluşturduğu bir makine öğrenimi algoritmasıydı, bir tür yapay zeka. Görevi, standart kuantum deneylerinin yapı taşlarını karıştırıp eşleştirmek ve yeni sorunlara çözümler bulmaktı. Ve birçok ilginç olanı buldu. Ama anlamsız gelen biri vardı.

   Krenn, "Düşündüğüm ilk şey, 'Programımda bir hata var, çünkü çözüm var olamaz' oldu" diyor. MELVIN, görünüşe göre birden fazla foton içeren son derece karmaşık dolanık durumlar yaratma problemini çözmüştü (dolanık durumlar, bir zamanlar Albert Einstein'ın " uzaktan ürkütücü eylem " hayaletini çağırmasına neden olan durumlardı ). Viyana Üniversitesi'nden Krenn, Anton Zeilinger ve meslektaşları, MELVIN'e bu tür karmaşık devletler oluşturmak için gereken kuralları açıkça sağlamamışlardı, ancak bir yolunu bulmuştu. Sonunda, algoritmanın 1990'ların başında tasarlanmış bir tür deneysel düzenlemeyi yeniden keşfettiğini fark etti. Ancak bu deneyler çok daha basitti. MELVIN çok daha karmaşık bir bulmacayı çözmüştü.

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

   Şu anda Toronto Üniversitesi'nde olan Krenn, "Neler olduğunu anladığımızda [çözüm] hemen genelleştirebildik" diyor. O zamandan beri, diğer ekipler MELVIN tarafından tanımlanan deneyleri gerçekleştirmeye başladılar ve kuantum mekaniğinin kavramsal temellerini yeni yollarla test etmelerine izin verdi. Bu arada Toronto'daki meslektaşlarıyla birlikte çalışan Krenn, makine öğrenimi algoritmalarını geliştirdi. Son çabaları, THESEUS adlı bir AI, bahsi yükseltti: MELVIN'den çok daha hızlıdır ve insanlar çıktısını kolayca ayrıştırabilir. Krenn ve meslektaşlarının MELVIN'in kıvrımlarını anlamaları günler hatta haftalar alsa da, THESEUS'un ne dediğini hemen anlayabilirler.

   Zürih İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü Teorik Fizik Enstitüsü'nden teorik kuantum fizikçisi Renato Renner, THESEUS hakkında 2020'de yapılan bir araştırmayı gözden geçiren ancak bu çabalara doğrudan dahil olmayan "Bu harika bir çalışma" diyor.

   Krenn, o ve meslektaşları, çok özel bir şekilde dolanık fotonların kuantum durumlarını deneysel olarak nasıl yaratacaklarını bulmaya çalışırken, bu araştırma programının tamamına bir şekilde tesadüfen tökezledi: İki foton etkileşime girdiğinde, dolanık hale gelirler ve her ikisi de yalnızca matematiksel olarak olabilir. tek bir paylaşılan kuantum durumu kullanılarak açıklanmıştır. Bir fotonun durumunu ölçerseniz, ikisi birbirinden kilometrelerce uzakta olsa bile ölçüm anında diğerinin durumunu düzeltir (bu nedenle Einstein'ın dolaşma hakkındaki alaycı yorumları "ürkütücü" olur).

   1989'da üç fizikçi -Daniel Greenberger, merhum Michael Horne ve Zeilinger- "GHZ" (baş harflerinden sonra) olarak bilinen dolaşık bir durumu tanımladılar . Her biri, diyelim ki 0 ve 1 ( kubit adı verilen bir kuantum durumu ) olmak üzere iki durumun kuantum süperpozisyonunda olabilen dört foton içeriyordu . Makalelerinde, GHZ durumu, tüm sistemin 0000 ve 1111 durumlarının iki boyutlu kuantum süperpozisyonunda olduğu şekilde dört kübitin dolaşmasını içeriyordu. Fotonlardan birini ölçüp 0 durumunda bulursanız, süperpozisyon çökecek ve diğer fotonlar da 0 durumunda olacaktır. Aynı şey durum 1 için de geçerliydi. 1990'ların sonlarında Zeilinger ve meslektaşları , ilk kez üç kübit kullanarak GHZ durumlarını deneysel olarak gözlemlediler .

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

   Krenn ve meslektaşları, daha yüksek boyutlardaki GHZ durumlarını hedefliyorlardı. Her fotonun üç boyutlu olduğu, yani üç durumun süperpozisyonunda olabileceği anlamına gelen üç fotonla çalışmak istediler: 0, 1 ve 2. Bu kuantum durumuna qutrit denir . Takımın peşinde olduğu karışıklık, 000, 111 ve 222 durumlarının bir süperpozisyonu olan üç boyutlu bir GHZ durumuydu. Bu tür durumlar, güvenli kuantum iletişimi ve daha hızlı kuantum hesaplama için önemli bileşenlerdir. 2013'ün sonlarında araştırmacılar, karatahtalar üzerinde deneyler tasarlamak ve kurulumlarının gerekli kuantum durumlarını oluşturup oluşturamayacağını görmek için hesaplamalar yapmak için haftalar harcadılar. Ama her seferinde başarısız oldular. Krenn, "'Bu kesinlikle delilik. Neden bir kurulum bulamıyoruz?' diye düşündüm" diyor.

   Süreci hızlandırmak için Krenn önce deneysel bir kurulum alan ve çıktıyı hesaplayan bir bilgisayar programı yazdı. Ardından programı, deneycilerin optik bir tezgahta fotonları yaratmak ve işlemek için kullandıkları yapı taşlarının aynısını hesaplamalarına dahil etmesine izin verecek şekilde yükseltti: lazerler, doğrusal olmayan kristaller, ışın ayırıcılar, faz kaydırıcılar, hologramlar ve benzerleri. Program, yapı taşlarını rastgele karıştırıp eşleştirerek geniş bir konfigürasyon alanını araştırdı, hesaplamaları yaptı ve sonucu tükürdü. MELVIN doğdu. Krenn, "Program, birkaç saat içinde biz bilim adamlarının (üç deneyci ve bir teorisyen) aylarca bulamadığımız bir çözüm buldu" diyor. "Çılgın bir gündü. Bunun olduğuna inanamadım."

   Sonra MELVIN'e daha fazla zeka verdi. Yararlı bir şey yapan bir kurulum bulduğunda, MELVIN bu kurulumu araç kutusuna ekledi . Krenn, "Algoritma bunu hatırlıyor ve daha karmaşık çözümler için yeniden kullanmaya çalışıyor" diyor.

   Krenn'in Viyana'daki bir kafede kafasını kaşımasına neden olan işte bu daha gelişmiş MELVIN'di. Onu, her biri üç boyutta birbirine dolanmış bir çift foton üretebilen iki kristal içeren deneysel bir alet kutusuyla çalıştırmıştı. Krenn'in naif beklentisi, MELVIN'in bu foton çiftlerini en fazla dokuz boyutlu karışık durumlar yaratmak için birleştiren konfigürasyonlar bulmasıydı. Ancak Krenn, "Aslında, diğer eyaletlerden çok daha fazla karışıklığa sahip olan son derece nadir bir vaka olan bir çözüm buldu" diyor.

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

   Sonunda, MELVIN'in yaklaşık otuz yıl önce birden fazla takımın geliştirdiği bir tekniği kullandığını anladı. 1991'de , hepsi o zamanlar Rochester Üniversitesi'nde olmak üzere Xin Yu Zou, Li Jun Wang ve Leonard Mandel tarafından bir yöntem tasarlandı. Ve 1994'te Zeilinger, daha sonra Avusturya'daki Innsbruck Üniversitesi'nde ve meslektaşları başka bir şey buldular.. Kavramsal olarak, bu deneyler benzer bir şeyi denedi, ancak Zeilinger ve meslektaşlarının tasarladığı konfigürasyonu anlamak daha basit. Bir çift foton (A ve B) üreten bir kristalle başlar. Bu fotonların yolları, iki foton (C ve D) üretebilen başka bir kristalden geçer. Birinci kristalden gelen foton A'nın ve ikinci kristalden gelen foton C'nin yolları tam olarak örtüşür ve aynı dedektöre yol açar. Bu dedektör tıklarsa, fotonun birinci kristalden mi yoksa ikinci kristalden mi kaynaklandığını söylemek imkansızdır. Aynı şey B ve D fotonları için de geçerlidir.

   Bir faz kaydırıcı, bir fotonun dalga boyunun bir kısmı kadar seyahat ettiği yolu etkili bir şekilde artıran bir cihazdır. Kristaller arasındaki yollardan birine bir faz kaydırıcı yerleştirirseniz ve faz kaymasının miktarını sürekli değiştirirseniz, dedektörlerde yapıcı ve yıkıcı girişime neden olabilirsiniz. Örneğin, kristallerin her biri, diyelim ki saniyede 1.000 çift foton üretiyor olabilir. Yapıcı girişimle, dedektörler saniyede 4.000 çift foton kaydedecektir. Ve yıkıcı girişimle hiçbirini tespit edemezler: Tek tek kristaller saniyede 1.000 çift üretecek olsa bile, sistem bir bütün olarak herhangi bir foton yaratmayacaktır. Krenn, "Düşündüğün zaman bu aslında oldukça çılgınca" diyor.

   MELVIN'in tuhaf çözümü, bu tür örtüşen yolları içeriyordu. Krenn'i şaşırtan şey, algoritmanın alet kutusunda sadece iki kristal olmasıydı. Ve bu kristalleri deney düzeneğinin başlangıcında kullanmak yerine, onları bir interferometre (örneğin bir fotonun yolunu ikiye bölen ve sonra onları yeniden birleştiren bir cihaz) içine sıkıştırmıştı. Uzun bir çabadan sonra, MELVIN'in bulduğu düzeneğin, her biri dedektörlere giden yolları örtüşecek şekilde foton çiftleri üreten ikiden fazla kristal içeren bir düzeneğe eşdeğer olduğunu fark etti. Yapılandırma, yüksek boyutlu dolaşık durumlar oluşturmak için kullanılabilir.

   Kuantum fizikçisi Nora Tischler, Ph.D. MELVIN adım adım ilerlerken Zeilinger ile alakasız bir konuda çalışan öğrenci bu gelişmelere dikkat ediyordu. "Bir algoritma tarafından keşfedilmemiş olsaydı [böyle bir] deneyin var olmayacağı başından beri açıktı" diyor.

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

   Karmaşık dolanık durumlar üretmenin yanı sıra, üst üste binen yollara sahip ikiden fazla kristal kullanan kurulum, Zeilinger'in iki kristalle 1994 kuantum girişim deneylerinin genelleştirilmiş bir biçimini gerçekleştirmek için kullanılabilir. Krenn'in bir meslektaşı olan ancak bu projelerde çalışmayan Toronto Üniversitesi'nde deneyci olan Aephraim Steinberg, AI'nın bulduklarından etkilendi. "Bu, (bildiğim kadarıyla) aradan geçen on yıllar boyunca hiçbir insanın hayalini kuramadığı ve asla yapmayabileceği bir genellemedir" diyor. "Bu düşünen makinelerin bizi üstlenebileceği türden yeni keşiflerin muhteşem bir ilk örneği."

   Her biri bir çift foton üreten ve dört detektöre yol açan üst üste binen yollardan oluşan dört kristalli böyle bir genelleştirilmiş konfigürasyonda, kuantum paraziti, dört dedektörün tümünün tıkladığı (yapıcı girişim) veya hiçbirinin bunu yapmadığı (yıkıcı girişim) durumlar yaratabilir.

   Ancak yakın zamana kadar böyle bir deney yapmak uzak bir hayal olarak kaldı. Daha sonra, Mart ayında yayınlanan bir ön baskı makalesinde, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden Lan-Tian Feng liderliğindeki bir ekip, Krenn ile işbirliği içinde , tüm kurulumu tek bir fotonik çip üzerinde ürettiklerini bildirdi.ve deneyi gerçekleştirdi. Araştırmacılar 16 saatten fazla bir süre boyunca veri topladılar: fotonik çipin inanılmaz optik kararlılığı sayesinde mümkün olan bir başarı, daha büyük ölçekli bir masa üstü deneyde elde edilmesi imkansız olan bir şey. Steinberg, yeni başlayanlar için, kurulumun optik bir bankta tam olarak hizalanmış bir metrekarelik optik elemanlar gerektireceğini söylüyor. Ayrıca, "16 saat boyunca insan saçının çapının binde biri kadar titreyen veya sürüklenen tek bir optik eleman, etkiyi yıkamak için yeterli olabilir" diyor.

   Krenn ve meslektaşları, MELVIN'in bulduklarını basitleştirme ve genelleştirmeye yönelik ilk girişimleri sırasında, çözümün, köşeler ve kenarlar içeren ve nesneler arasındaki ikili ilişkileri göstermek için kullanılan, grafikler adı verilen soyut matematiksel formlara benzediğini fark ettiler. Bu kuantum deneyleri için, bir fotonun aldığı her yol bir tepe noktası ile temsil edilir. Ve örneğin bir kristal, iki köşeyi birleştiren bir kenarla temsil edilir. MELVIN önce böyle bir grafik üretti ve daha sonra üzerinde matematiksel bir işlem yaptı. "Mükemmel eşleştirme" adı verilen işlem, her bir köşenin yalnızca bir kenara bağlı olduğu eşdeğer bir grafik oluşturmayı içerir. Bu süreç, insanların anlaması hala zor olsa da, son kuantum durumunu hesaplamayı çok daha kolay hale getiriyor.

AI, herhangi bir insanın tasarlayabileceğinin ötesinde kuantum fiziği deneyleri tasarlar

   Bu, MELVIN'in halefi THESEUS ile değişti; bu, bulduğu bir çözümü minimum kenar ve köşe sayısına kadar (böylece daha fazla silme, kurulumun istenen kuantum durumlarını oluşturma yeteneğini yok edecek şekilde) temsil eden ilk karmaşık grafiği kazanarak çok daha basit grafikler üretir. ). Bu tür grafikler, MELVIN'in mükemmel eşleştirme grafiklerinden daha basittir, bu nedenle AI tarafından oluşturulan herhangi bir çözümü anlamlandırmak daha da kolaydır.

   Renner özellikle THESEUS'un insan tarafından yorumlanabilir çıktılarından etkileniyor. "Çözüm, grafikteki bağlantı sayısı en aza indirilecek şekilde tasarlandı" diyor. "Ve bu, doğal olarak, çok karmaşık bir grafiğiniz varsa daha iyi anlayabileceğimiz bir çözüm."

   Avustralya'daki Griffith Üniversitesi'nden Eric Cavalcanti, yapılan çalışmalardan hem etkilenmiş hem de ihtiyatlı davranmıştır. "Bu makine öğrenimi teknikleri ilginç bir gelişmeyi temsil ediyor. Verilere bakan ve bunları yorumlayan bir insan bilim insanı için, çözümlerden bazıları 'yaratıcı' yeni çözümler gibi görünebilir. Ancak bu aşamada, bu algoritmalar hala bir seviyeden uzaktır. gerçekten yeni fikirlere sahip oldukları veya yeni konseptler ürettikleri söylenebilir” diyor. "Öte yandan, bir gün oraya varacaklarını düşünüyorum. Yani bunlar bebek adımları ama bir yerden başlamamız gerekiyor."

   Steinberg de aynı fikirde. "Şimdilik, onlar sadece harika araçlar" diyor. "Ve tüm en iyi araçlar gibi, onlar olmasaydı muhtemelen yapamayacağımız bazı şeyleri zaten yapmamızı sağlıyorlar."

 

Önceki KonuEn tuhaf 20 köpek balığı türü
Sonraki KonuKarpuz: Sağlık yararları, riskleri ve beslenme gerçekleri
Bu yazıya henüz yorum yapılmamış, ilk yorum yapan siz olun...
Yorum Yapın
E-posta hesabınız yayınlanmıyacaktır.
Web site zorunlu değildir.