Квантовый алгоритм научился мгновенно моделировать сложнейшие квантовые материалы
Тензорные сети позволяют представлять функции на сверхтонких сетках, что делает их перспективным методом для расчёта массивных квантовых материалов. Иллюстрация: Jose Lado / Aalto University
Развитие квантовых технологий неразрывно связано с созданием уникальных материалов, физические свойства которых радикально меняются при малейшей трансформации их внутренней геометрии. Ученые научились «проектировать» материалы с заданными характеристиками: ярким примером служит графен, где наложение слоев под определенным углом (муаровый узор) придает веществу свойства сверхпроводника.
Однако усложнение таких архитектур — переход к квазикристаллам и многоуровневым супер-муаровым структурам — ставит перед классическими суперкомпьютерами практически неразрешимые задачи. Для корректного описания поведения подобных систем требуется оперировать таким колоссальным объемом данных, что вычислительная сложность достигает масштабов квадриллиона операций.
Команда исследователей из Университета Аалто (Финляндия) разработала алгоритм, вдохновленный квантовыми принципами, который кардинально упрощает этот процесс. Новое решение доказывает, что даже запутанные непериодические квантовые системы можно анализировать в кратчайшие сроки, если сменить фундаментальный подход к представлению данных.
Суть метода заключается в использовании математического аппарата, характерного для квантовых вычислений. Вместо прямого вычисления каждого элемента структуры алгоритм транслирует систему в тензорные сети — мощный формализм, позволяющий эффективно описывать состояния квантовых систем в многомерных вычислительных пространствах.
Результатом стало успешное моделирование квазикристалла, состоящего из более чем 268 миллионов узлов — задача, которая ранее находилась за пределами возможностей традиционных методов. Как отмечает соавтор исследования Тиаго Антао, такая методика обеспечивает своего рода «квантовое ускорение», достигнутое за счет более рациональной и сжатой репрезентации системы.
Хотя на данный момент работа носит теоретический характер, представленный подход уже лег в основу будущих экспериментальных исследований. Особый интерес представляют топологические квазикристаллы, в которых квантовые возбуждения распределены нестандартно, обеспечивая стабильность проводимости в условиях внешних помех.
В перспективе данные разработки могут стать фундаментом для создания энергоэффективной электроники, функционирующей без тепловых потерь. Это крайне актуально в эпоху экспоненциального роста энергопотребления ИИ-систем и крупных дата-центров.
Ученые подчеркивают синергию: развитие подобных алгоритмов создает замкнутый цикл прогресса, где новые материалы способствуют созданию более совершенных квантовых компьютеров, которые, в свою очередь, ускоряют моделирование все более сложных структур.
Руководитель проекта Хосе Ладо отмечает, что в ближайшем будущем эти методы будут внедрены в работу реальных вычислительных мощностей, в частности, на базе Finnish Quantum Computing Infrastructure. Это знаменует собой переход от теоретических моделей к практическому проектированию квантовых материалов как одной из приоритетных задач новой вычислительной эры.
Источник: iXBT
ИИ играет в «Данетки» и «Поле чудес»: Яндекс создал тест на логику для нейросетей
Скрытая опасность: марсоход NASA Perseverance определил, какие риски Марс таит для астронавтов
Huawei Enjoy 100 Pro Max станет смартфоном компании с рекордно ёмким аккумулятором
Xiaomi 18 Pro и 18 Pro Max скоро выйдут на глобальный рынок: устройства уже засветились в итальянском магазине
В работе Telegram произошёл сбой
Xiaomi представила в Европе фитнес-браслет Smart Band 11, который работает без подзарядки до 21 дня
Щёлк — и экран треснул: Apple признала дефект дисплеев iPhone Duo
Минцифры предупредило москвичей о трёх днях нестабильной работы мобильного интернета