นักวิจัยสร้างวัสดุควอนตัมโดยใช้ 53-Qubit IBM Quantum Processor และ Qiskit

นักวิจัยสร้างวัสดุควอนตัมโดยใช้ 53-Qubit IBM Quantum Processor และ Qiskit

เครดิตฟรี

ทีมงานของมหาวิทยาลัยชิคาโกได้สร้างวัสดุควอนตัมที่เรียกว่าคอนเดนเสท exciton โดยใช้ตัวประมวลผล IBM Quantum Hummingbird 53 บิตตามรายงานฉบับใหม่ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการใช้งานที่น่าตื่นเต้นสำหรับอุปกรณ์ควอนตัมในระยะสั้นสำหรับนักฟิสิกส์

สล็อต

คอนเดนเสทก่อตัวขึ้นเมื่อกลุ่มอะตอมหรืออนุภาคยุบตัวลงในสถานะควอนตัมเดียวกัน ดังนั้นปรากฏการณ์ทางกลของควอนตัมที่มักจะจำกัดอยู่ที่อนุภาคเดี่ยวจึงสามารถอธิบายทั้งระบบได้ แม้ว่าคุณอาจคุ้นเคยกับคอนเดนเสทของ Bose-Einstein มากที่สุด แต่คอนเดนเสทยังสามารถเกิดขึ้นได้จาก exciton ซึ่งเป็นสถานะที่ถูกผูกไว้ของอนุภาคที่มีประจุบวกกับรูที่มีประจุตรงข้ามกัน ซึ่งรูเป็นเพียงตำแหน่งที่ไม่ต่อเนื่องในตัวกลางที่มีประจุเนื่องจากขาด อนุภาคที่คาดหวัง ทีมงานไม่เพียงแค่ประสบความสำเร็จในการสร้างคอนเดนเสท exciton บนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีตัวนำยิ่งยวดเท่านั้น แต่ยังค้นพบพฤติกรรมใหม่ของวัสดุเหล่านี้ในขณะที่พวกมันก่อตัวกลุ่มของคอนเดนเสทที่มีขนาดเล็กลง การทดลองนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของคอมพิวเตอร์ควอนตัมในการแก้ไขปัญหาในระดับแนวหน้าของฟิสิกส์ แม้กระทั่งทุกวันนี้
David Mazziotti ศาสตราจารย์ภาควิชาเคมีแห่งมหาวิทยาลัยชิคาโกกล่าวว่า “เสียงเป็นสิ่งที่สอนเราใหม่ ๆ
คาดการณ์ครั้งแรกเมื่อห้าสิบปีที่แล้ว คอนเดนเสทของ exciton เป็นซุปเปอร์ฟลูอิด — คู่รูอนุภาคจะไหลโดยไม่สูญเสียพลังงานใดๆ ผ่านแรงเสียดทาน วันหนึ่งคุณสมบัติของ superfluid เหล่านี้อาจมีประโยชน์สำหรับการออกแบบสายไฟใหม่หรืออุปกรณ์อื่นๆ ที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น นักฟิสิกส์เพิ่งผลิตคอนเดนเสท exciton เหล่านี้ และในบางระบบเท่านั้น เช่น ในแผ่นกราฟีนที่มีคาร์บอนเดี่ยวหนาสองชั้นซ้อนกันสองชั้นในสนามแม่เหล็ก
Graphene bilayers เป็นระบบที่ท้าทายในการผลิตคอนเดนเสท exciton ดังนั้นทีม University of Chicago จึงหันไปใช้ transmon qubits ที่เป็นแกนหลักของคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีตัวนำยิ่งยวดเพื่อควบคุม excitons Transmons เป็นอุปกรณ์ที่กระแสไฟฟ้าแกว่งตัวใกล้ศูนย์สัมบูรณ์ และโหมดการสั่นสองโหมดที่ต่ำที่สุดแสดงถึงศูนย์และหนึ่งสถานะที่ใช้สำหรับการคำนวณ แต่เนื่องจากออสซิลเลเตอร์เหล่านี้ทำตามกฎของกลศาสตร์ควอนตัม พวกมันสามารถแกว่งในสถานะศูนย์และสถานะเดียวพร้อมกันได้ มิฉะนั้นการแกว่งของพวกมันอาจสัมพันธ์กับการสั่นของทรานสมอนอื่นๆ พฤติกรรมการจับคู่หลุมอนุภาคของ exciton ทำหน้าที่คล้ายคลึงกับพฤติกรรมของ transmon qubits ที่มีปฏิสัมพันธ์กับโฟตอนไมโครเวฟและปฏิบัติตามกฎเดียวกัน
“เราได้สร้างสิ่งที่สามารถตีความได้ว่าเป็นคอนเดนเสทของโฟตอน – โฮล exciton” Mazziotti กล่าว
ทีมงานใช้ระบบ IBM Quantum Hummingbird r1 ขนาด 53 บิตเพื่อสร้างสถานะควอนตัมของคอนเดนเสท ขั้นแรกด้วย 3 คิวบิต (หรือ excitons) ตามด้วย 53 บิตทั้งหมด ขั้นแรก พวกเขาใช้เกท Hadamard (เกทซ้อน) กับ qubit 0 จากนั้นเกท CNOT (เกทที่พันกัน) ระหว่าง qubits 0 และ 1, 1 และ 2 เป็นต้น สร้าง Greenberger–Horne–Zeilinger หรือ GHZ ที่พันกันมาก สถานะ. พวกเขามองหาลายเซ็นของคอนเดนเสท exciton ผ่านค่าลักษณะเฉพาะขนาดใหญ่ของเมทริกซ์ความหนาแน่นที่อธิบายระบบ ซึ่งแก้ไขเพื่อลบผลกระทบที่ทราบอื่นๆ ที่อาจส่งผลให้เกิดค่าลักษณะเฉพาะที่มีขนาดใหญ่เช่นกัน เมื่อพวกเขาคำนวณเมทริกซ์ความหนาแน่นที่ดัดแปลงนี้สำหรับระบบบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม พบสัญญาณปากโป้ง: ค่าลักษณะเฉพาะที่มากกว่า 1
เมื่อรัฐก่อตัวขึ้น นักวิจัยก็สามารถสังเกตบางสิ่งที่ไม่เคยสังเกตมาก่อน นั่นคือ ผลกระทบของเสียงต่อคอนเดนเสท exciton ขนาดใหญ่ คอนเดนเสทแตกออกเป็น “เกาะควบแน่น” หรือหน่วยคอนเดนเสท exciton ที่เล็กกว่า ก่อนที่จะสลายไปอย่างสมบูรณ์ LeeAnn Sager ผู้เขียนคนแรกของการศึกษาและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในกลุ่มของ Mazziotti กล่าว
“เกาะที่ควบแน่นเป็นสิ่งที่ทั้ง David และ I ไม่อาจคาดเดาได้” Sager กล่าว “คุณไม่มีทางรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นกับระบบเมื่อคุณขยายขนาดให้ใหญ่ขึ้นและใหญ่ขึ้น เราคิดว่าข้อผิดพลาดอาจมีขนาดใหญ่เกินไป แต่ระบบมีความเสถียรเพียงพอที่จะสังเกตผลกระทบนี้ได้”
ทีมงาน IBM Quantum รู้สึกตื่นเต้นที่ได้เสนอการเข้าถึงและความเชี่ยวชาญให้กับโปรเซสเซอร์ 53-qubit ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Academic Partner Program Sebastian Hassinger หัวหน้าโครงการ IBM Quantum Network Academic Partner Program กล่าวว่า “เครื่องจักรที่เรากำลังสร้างอยู่ในขณะนี้จะนำไปสู่อุปกรณ์คำนวณที่ทรงพลังในอนาคต แต่แม้กระทั่งตอนนี้ก็ยังเป็นเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ที่มีค่าอย่างยิ่ง “โปรแกรมพันธมิตรทางวิชาการของเรามีขึ้นเพื่อช่วยให้นักวิจัยทำการทดลองใหม่ที่สามารถผลิตวิทยาศาสตร์ใหม่ได้”
งานวิจัยนี้ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการเข้าถึงอุปกรณ์ควอนตัมยุคแรกเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นถึงพลังของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซและชุมชนซอฟต์แวร์ที่สนับสนุนระบบเหล่านี้ด้วย นอกเหนือจากความสามารถของซอฟต์แวร์ในการคำนวณที่จำเป็นแล้ว Sager ยังใช้ Qiskit Slack เพื่อรับการสนับสนุนอย่างรวดเร็วขณะแก้ไขปัญหา

สล็อตออนไลน์

คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นอุปกรณ์ที่มีเสียงดังในปัจจุบันซึ่งยังไม่มีการใช้งานจริงในด้านวัตถุประสงค์ทั่วไป อย่างไรก็ตาม สำหรับนักฟิสิกส์ แม้แต่คอมพิวเตอร์ในปัจจุบันก็เป็นการทดสอบกลศาสตร์ควอนตัมที่ใหญ่และซับซ้อนที่สุด การทดลองคอนเดนเสท exciton นี้แสดงให้เห็นว่าแม้แต่อุปกรณ์ควอนตัมที่มีเสียงดังก็มีประโยชน์สำหรับผู้ที่ทำงานในระดับแนวหน้าของฟิสิกส์
“นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของแอปพลิเคชันที่สร้างสรรค์โดยใช้อุปกรณ์ 53 บิตของเรา” Jamie Garcia ผู้จัดการอาวุโสของ Quantum Applications, Algorithms และ Theory จาก IBM Quantum Team กล่าว “สอดคล้องกับสิ่งที่เราได้เห็นในการวิจัยของเราเอง การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์ที่ไม่คาดคิดและน่าตื่นเต้น ในทางกลับกัน การสังเกตเหล่านี้สามารถแจ้งการศึกษาในอนาคตและนำไปสู่นวัตกรรมในการคำนวณควอนตัมได้”
ทีมงานของเราที่IBM Research – Indiaร่วมมือกับทีมIBM MetroPulseเพื่อนำความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ไม่เหมือนใครมาสู่ MetroPulse ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มอุตสาหกรรมที่รวบรวมชุดข้อมูลตลาดจำนวนมาก ทั้งภายนอกและของลูกค้า ความสามารถใหม่นี้ใช้ AI และระบบอัตโนมัติในการหลอมรวมชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเหล่านี้เข้ากับบริบททางความหมาย ภาพ และตำแหน่ง และเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดเกี่ยวกับความชอบของลูกค้าที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่หลอมรวมนี้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะช่วยให้แบรนด์ผู้บริโภคและผู้ค้าปลีกตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการออกแบบผลิตภัณฑ์ การวางแผนสินค้าคงคลัง การคาดการณ์ความต้องการ และการแบ่งประเภทผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้บริโภคแบบไดนามิก
แพลตฟอร์มนี้มีสามชั้น โดยแต่ละชั้นมีเนื้อหาเชิงลึกของอุตสาหกรรม:
ชั้นข้อมูลซึ่งประกอบด้วย
ข้อมูลตลาดที่มีข้อมูลล่าสุด สัญญาณเฉพาะสถานที่เกี่ยวกับความชอบของผู้บริโภค ภาพรวมผลิตภัณฑ์ และพฤติกรรมของแบรนด์/ผู้ค้าปลีก ตัวอย่างชุดข้อมูลที่เราดูแล ได้แก่ บทวิจารณ์และความคิดเห็นของลูกค้าออนไลน์ ข้อมูลจุดขาย และรูปภาพผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถให้ข้อมูลแก่บริษัทต่างๆ เกี่ยวกับความชื่นชอบของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไปตามแบรนด์ ผู้ค้าปลีก วัฒนธรรม และภูมิภาคต่างๆ ในระดับเมืองหรือย่านใกล้เคียง
ข้อมูลภายนอกของบริษัทภายนอกที่มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง สัญญาณระดับพื้นที่ใกล้เคียงของปัจจัยภายนอกที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมผู้บริโภค เช่น ข้อมูลประชากร การพยากรณ์อากาศและประวัติศาสตร์ กิจกรรมในท้องถิ่น และผู้เยี่ยมชม
ข้อมูลองค์กรเอกชนที่มีข้อมูลเกี่ยวกับร้านค้า ผลิตภัณฑ์ การขายสินค้า การส่งเสริมการขาย และประวัติการขายของผู้ค้าปลีก ข้อมูลนี้ได้รับการปฏิบัติด้วยการรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวสูง
การรวมชุดข้อมูลหลายชุดเข้าด้วยกันมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตรวจจับความต้องการและการคาดการณ์ที่ถูกต้อง ตามที่ได้ระบุไว้ใน Supply Chain Management 2018: In Service of The Customer, Retail Systems Research, ธันวาคม 2018โดยที่ 60 – 70 เปอร์เซ็นต์ของผู้ตอบแบบสอบถามเห็นว่า “มีคุณค่ามากมาย” ตั้งแต่การพิจารณาข้อมูลใหม่ เช่น ความเชื่อมั่น ข้อมูลพื้นที่การค้า และโปรโมชั่นที่ผ่านมา ไปจนถึงการคาดการณ์ความต้องการ

jumboslot

ชั้นความรู้ซึ่งประกอบด้วย
คำศัพท์ดิจิทัลเฉพาะอุตสาหกรรมค้าปลีก – กราฟความรู้ที่เก็บข้อมูลอุตสาหกรรมในรูปแบบของหน่วยงาน คุณสมบัติ และความสัมพันธ์ เลเยอร์นี้ช่วยให้ข้อมูลในชั้นข้อมูลสามารถตีความและวิเคราะห์ด้วยวิธีที่เป็นมาตรฐานและมีความหมายโดยระบบ AI ที่สร้างข้อมูลเชิงลึกสำหรับผู้ใช้ปลายทางในที่สุด ตัวอย่างเช่น พิจารณาอนุกรมวิธานของแฟชั่นที่รวบรวมคำศัพท์แฟชั่นต่างๆ และความสัมพันธ์ระหว่างคำเหล่านั้น (เช่น “peplum” คือประเภทของ “top”) หรืออภิปรัชญาของร้านขายของชำที่รวบรวมประเภทอาหาร ส่วนผสม รสชาติ และลำดับชั้นของประเภทอาหารต่างๆ
ชั้นข่าวกรองอุตสาหกรรมซึ่งประกอบด้วย
อัลกอริธึมและโมเดล AI ที่หลากหลายสามารถระบุและเข้าใจสัญญาณที่ฝังอยู่ในข้อมูล เปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำที่เปิดเผยอย่างมีความหมายและเป็นมาตรฐานผ่านแดชบอร์ดและ API ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเหล่านี้ช่วยให้ผู้นำธุรกิจ นักออกแบบผลิตภัณฑ์ ผู้ขายสินค้า และผู้ใช้ระดับองค์กรอื่นๆ เข้าใจและปรับพฤติกรรมและความชอบของฐานผู้บริโภคเป้าหมายของตนให้เหมาะสม โซลูชันที่ตอบโจทย์ผู้ซื้อสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและการให้ความรู้ความเข้าใจยังสามารถใช้ API เหล่านี้เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้บริโภค ณ จุดขาย อัลกอริธึมเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากเทคนิค AI ล่าสุดใน AI หลายรูปแบบ, AI ที่อธิบายได้และการพยากรณ์ และปรับแต่งเพื่อให้เข้าใจความรู้และแนวคิดเฉพาะอุตสาหกรรม
Multimodal AI รวบรวมการรับรู้ด้วยภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น อาจระบุวัตถุแฟชั่นในรูปภาพและเชื่อมโยงกับการแสดงความคิดเห็นของลูกค้าในการรีวิวประกอบ หรือรูปแบบความคล้ายคลึงเชิงความหมายที่เข้าใจว่าน้ำแอปเปิ้ลคล้ายกับน้ำมะนาวมากกว่าแอปเปิ้ลสำหรับผู้บริโภค แต่ใกล้เคียงกับน้ำแอปเปิ้ลในแง่ของรสชาติและส่วนผสม
AI ที่อธิบายได้อธิบายได้ว่าทำไมแบบจำลองจึงสร้างเอาต์พุตเฉพาะสำหรับอินพุตที่กำหนด เนื่องจากโมเดล AI มีความซับซ้อนมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์ที่ไม่ใช่ข้อมูลจึงแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเข้าใจพฤติกรรมของพวกเขา ทำให้พวกเขาพึ่งพาการคาดการณ์จากแบบจำลองได้ยาก เทคนิคการท่องเที่ยวนำมาซึ่งการอธิบายและช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางเข้าใจ “ทำไม” ตัวอย่างเช่น เข้าใจความรู้สึกที่มีต่อการออกแบบในด้านต่างๆ ของชุดฤดูร้อนในตลาด และอธิบายการมีส่วนร่วมของปัจจัยในท้องถิ่น (ข้อมูลประชากร สภาพอากาศ) และปัจจัยการขาย (ราคา สต็อก การส่งเสริมการขาย) ที่มีต่อความผันแปรของความเชื่อมั่นทั่วทั้งมณฑลของสหรัฐอเมริกา
ปี 2020 เป็นปีแห่งความสำเร็จสูงสุดของชุมชน Qiskit แม้จะอยู่ท่ามกลางความท้าทายก็ตาม Qiskitters จำนวนมากขึ้นกำลังเรียนรู้การคำนวณควอนตัม เข้าร่วมกิจกรรม และทำให้ภาคสนามดีขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา ในขณะที่มอบความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ส่วนบุคคลจากทั่วโลก เราภูมิใจที่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชุมชนนี้ และต้องการใช้เวลาสักครู่เพื่อเฉลิมฉลองความสำเร็จในปีนี้
Liz Durst ผู้อำนวยการทีม IBM Quantum & Qiskit Community กล่าวว่า “เมื่อเราเริ่มภารกิจชุมชน Qiskit เมื่อสองปีที่แล้ว ฉันไม่เคยฝันมาก่อนเลยว่าทั้งทีมและความสามารถของเราในการสร้างผลกระทบระดับโลกจะเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็ว
[NPC5]Qiskit เป็นชุดพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งใช้โดยผู้สนใจทุกประเภทที่หวังว่าจะได้ลิ้มลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมและประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น ปัจจุบัน Qiskit เป็นชุมชนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยมีนักวิทยาศาสตร์และนักพัฒนากว่า 15,000 คนทำงานภาคสนามโดยใช้เครื่องมือของเรา และผู้คนกว่า 300,000 คนใช้ทรัพยากร Qiskit เพื่อเรียนรู้พื้นฐานของการคำนวณควอนตัม เมื่อนำตัวเลขเหล่านี้มาสู่มุมมอง แบบสำรวจปี 2020 จากแผนกข้อมูลควอนตัมของ American Physical Society แสดงให้เห็นว่ามีสมาชิกเพียง 2,732 คนที่ดำเนินการวิจัยในด้านนี้เท่านั้น แม้ว่าผู้ชมหลักกลุ่มนี้ยังมีขนาดเล็ก แต่ชุมชนของเราแสดงความต้องการและโอกาสมหาศาลในการพัฒนาบุคลากรควอนตัมที่ครอบคลุม หากเรามุ่งเน้นในขณะนี้เพื่อนำโอกาสทางอาชีพและการฝึกอบรมมาสู่คนมากที่สุดเท่าที่เราจะทำได้