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AI 又赢了人类:这次是量子力学实验设计

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online_member 发表于 2022-5-21 12:48:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
AI 又赢了人类:这次是量子力学实验设计是怎么回事,是真的吗?2016年03月31日是本文发布时间是这个时间。下面一起来看看到底怎么回事吧。
                                AI 又赢了人类:这次是量子力学实验设计
                               
                                机器可以帮物理学家设计出来他们想不到的实验。
                               
                               
AI 又赢了人类:这次是量子力学实验设计641 / 作者:UFO爱好者 / 帖子ID:88129
量子物理简直是在藐视人类的直觉——甚至维也纳大学的物理学家 Mario Krenn 的直觉。这种违背直觉的特征,使得研究人员难以设计实验对其进探索。如今,为了避免掉进直觉的陷阱,Krenn 和同事设计出一个可以自动设计量子实验的电脑程序;这些量子实验是他们自己想不出来的。

所有已知粒子的行为都可由量子物理解释。在最微观的层面上,世界会变得模糊怪异,这是这个物理学分支的主要特征。比如,原子和宇宙的其他基本元素可以处于所谓的“叠加态”,即它们可以看起来同时处于两个或多个地方,或是同时以相反的方向自旋。在量子纠缠现象中,两个或多个物体可以联系起来,不管它们距离有多远,只要其中一个发生某种变化,会立即影响到联系在一起的其他物体。

即使对科学家来说,量子物理的这种超现实本性也难以理解。关于量子叠加态,薛定谔提出了一个著名的思想实验,即“薛定谔的猫”。他这么做并不是为了普及量子力学,而是要用这个思想实验说明猫可以同时处在生和死的状态,以凸显量子叠加概念的荒谬。另外,爱因斯坦曾经出了名地反对量子纠缠,称为“鬼魅般的超距作用”。然而数十年来,大量实验已经证明了量子物理的这种奇异现象。比如,Krenn 的导师 Anton Zeilinger 协助创造了从加那利群岛的拉帕尔玛岛到特纳利夫岛、总长为144千米的量子纠缠距离记录。

Krenn 和同事在尝试制备一种复杂形态的纠缠时遇到了困难,在这种纠缠态中,三个实体共享三种性质。为了找到这种所谓的“格林伯格-霍恩-塞林格(Greenberger–Horne–Zeilinger,GHZ)态”,他们运用专业知识和经验进行了好几个星期的尝试。Krenn然后意识到自己的直觉不管用,“所以,或许应该试试更激进的方法。”

解答问题的关键是一个程序,Krenn 将其命名为“MELVIN”。这个软件可以将常见量子实验的器件(如镜子和全息摄影仪器)进行排列,来找到可以实现研究人员想要的任何结果(比如某种特定的量子态)的非直觉实验配置。一旦找到可行的结果,它就会自动将实验设计进行简化并报告给科学家。“我在某个晚上开始运行程序,经过了数十万次的尝试,它在第二天早上找到了一个正确解答。”Krenn描述了他第一次使用 MELVIN 找到 GHZ 态时的情景。

在 GHZ 态中,超过2个光子会发生纠缠。如果纠缠中涉及的粒子变量不止一个(如轨道角动量的多个分量),这种情况就称为“高维纠缠”,这非常难以制备。MELVIN 给出了51种不同的实验配置,这些配置可以利用多种光学器件实现不同的纠缠态,而其中一个纠缠态,就是他们寻找的高维 GHZ 态。


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量子力学的实验装置(图片来源:Mehul Malik/University of Vienna)

“你可以想象,这是多么激动人心的一天。”2016年3月4日,研究人员在《物理评论快报》(PRL)上在线发表了有关这一发现的细节。

在对 MELVIN 的另一个测试中,研究人员发现这个程序能处理多组粒子并且改变它们,这些粒子因此能以循环的方式彼此交换偏振等性质。这种循环可以帮助实现几乎不可破解的量子加密——量子叠加和量子纠缠在未来最重要的潜在应用。

在运行初期,MELVIN会随机混合实验组件。“但是,它能从经验中学习,”Krenn 说,“这意味着,如果它找到了一个好的解,就会将这个解储存起来,并在后续实验中使用。这会显著提高运行速度,至少提高一个数量级。”

但是,当被问及 MELVIN 的结果是否都违背直觉或有用时,没有参与这项研究的日内瓦大学的物理学家 Nicolas Gisin 说,“我不觉得这有什么了不起。”他补充说:“这项研究会引发很多争论。”

相反地,同样没有参与这项研究的麻省理工学院的物理学家 Seth Lloyd 却认为MELVIN 是个不错的主意。“量子力学怪异的性质确实会让人难以想出实验的设置。”Lloyd 说。不过,他也认为 MELVIN 并不是开创性的工作,因为研究者早已将计算机应用到制造药物或某种分子之前的物质性质模拟上,但“这个方法对于产生复杂的量子态很有潜力,”他补充说,“如果能找到完全新奇的量子态那就太好了。”(撰文:Charles Q. Choi,Philip Ball  编译:寒冬)

参考来源:

1. http://www.scientificamerican.com/article/ physicists-unleash-ai-to-devise-unthinkable-experiments/

2. http://physics.aps.org/articles/v9/25
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