Ma non a tutte le domande sui sistemi quantistici è facile rispondere utilizzando algoritmi quantistici. Alcune di queste domande sono ugualmente facili per gli algoritmi classici eseguiti su computer comuni, mentre altre sono difficili sia per gli algoritmi classici che per quelli quantistici.
Per capire dove gli algoritmi quantistici e i computer che possono eseguirli potrebbero offrire un vantaggio, i ricercatori spesso analizzano modelli matematici chiamati sistemi di spin, che catturano il comportamento fondamentale di schiere di atomi interagenti. Quindi potrebbero chiedersi: cosa farà il sistema di circolazione quando lo lascerai a una certa temperatura? Lo stato in cui si stabilizza, chiamato equilibrio termico, determina molte delle sue altre proprietà, quindi i ricercatori hanno cercato a lungo di sviluppare algoritmi per trovare stati di equilibrio.
Se questi algoritmi traggano realmente vantaggio dall’essere di natura quantitativa dipende dalla temperatura del sistema di spin in questione. A temperature molto elevate, noti algoritmi classici possono facilmente svolgere il compito. Il problema diventa più difficile man mano che la temperatura diminuisce e cresce l’intensità dei fenomeni quantistici. In alcuni sistemi, diventano estremamente difficili da risolvere in un periodo di tempo ragionevole anche per i computer quantistici. Ma i dettagli di tutto ciò rimangono misteriosi.
“Quando vai in uno spazio in cui hai bisogno dei quanti e quando vai in uno spazio in cui i quanti non ti aiutano nemmeno?” Ha detto Ewen Tang“Non sappiamo molto di questo”, ha detto un ricercatore dell’UC Berkeley e uno degli autori della nuova scoperta.
A febbraio, Tang e Moitra iniziarono a riflettere sul problema dell’equilibrio termico con altri due scienziati informatici del MIT: un ricercatore post-dottorato di nome Enesh Bakshi Uno studente laureato a Moitra Allen LiuNel 2023 hanno collaborato tutti Algoritmo quantistico pionieristico Per una missione diversa che coinvolgeva i sistemi rotazionali, stavano cercando una nuova sfida.
“Quando lavoriamo insieme, le cose vanno bene. È stato fantastico”, ha detto Bakshi.
Prima della loro svolta nel 2023, i tre ricercatori del MIT non avevano mai lavorato su algoritmi quantistici. Il loro background era nella teoria dell’apprendimento, un sottocampo dell’informatica che si concentra sugli algoritmi utilizzati nell’analisi statistica. Ma come le startup ambiziose di tutto il mondo, hanno visto la loro relativa ingenuità come un vantaggio, un modo per vedere il problema con occhi nuovi. “Uno dei nostri punti di forza è che non sappiamo molto sui quanti”, afferma Moitra, “L’unico quanto che conosciamo è quello che ci ha insegnato Ewen”.
Il team ha deciso di concentrarsi su temperature relativamente elevate, poiché i ricercatori sospettavano algoritmi quantistici veloci, anche se nessuno è stato in grado di dimostrarlo. Ben presto trovarono il modo di adattare una vecchia tecnica di apprendimento teorico in un nuovo algoritmo veloce. Ma mentre scrivevano il loro articolo, un altro team ha avuto l’idea che questi algoritmi potrebbero essere utili per risolvere questo problema. Risultato simile: Prova di ciò Algoritmo promettente I prodotti sviluppati l’anno precedente avrebbero funzionato bene a temperature più elevate. È stato spazzato via.
La morte improvvisa rinasce
Tang e le sue compagne di squadra rimasero un po’ deluse di essere arrivate al secondo posto e iniziarono a corrispondere Rosso ÁlvaroAlhambra, fisico dell’Istituto di fisica teorica di Madrid e uno degli autori dell’articolo in competizione, voleva conoscere le differenze tra i loro risultati in modo indipendente. Ma quando Alhambra lesse una prima bozza della dimostrazione dei quattro ricercatori, fu sorpreso di scoprire che in un passaggio intermedio avevano dimostrato qualcos’altro: in qualsiasi sistema di spin in equilibrio termico, l’entanglement scompare completamente al di sopra di una certa temperatura. “Ho detto loro: ‘Oh, questo è molto, molto importante'”, ha detto Alhambra.
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