Un modello statistico per l'identificazione di potenziali difetti nei computer quantistici

13 ore fa p Luke James Sfortunatamente, è fin troppo comune che i tirocini, anche presso le istituzioni e le aziende più prestigiose, non portino a nulla di degno di nota. Il più delle volte, hanno esagerato gli esercizi delle risorse umane. Tuttavia, questo non era il caso di Jack Mayo, uno studente di master in nanoscienze all'Università di Groningen.
Dichiara di aver creato un modello universale che può aiutare a prevedere il numero di distribuzione di difetti topologici nei sistemi di non equilibrio. Lo studio è stato condotto per risolvere una sfida significativa nel calcolo quantistico. Tuttavia, ha implicazioni molto più ampie in altre aree come i magneti in nanoscala e, a causa delle sue radici nella fisica teorica, per lo stesso Universo.
In tutti questi sistemi, l'insorgenza dell'ordine, come quella indotta dal raffreddamento, è quasi sempre accompagnato da difetti. “Prendi un sistema in cui le particelle hanno un momento magnetico che può scorrere tra su e giù. Se aumenti la loro interazione attraente, inizieranno ad allinearsi tra loro ", spiega Mayo.
Questo allineamento inizierà in punti non correlati in un mezzo e poi crescerà in modo incontrollato, proprio come i cristalli di ghiaccio nell'acqua. Ogni allineamento (ad esempio, "su" o "giù" per i momenti magnetici) è una questione casuale. Gli allineamenti locali cresceranno verso l'esterno e, a un certo punto, i domini si incontreranno e interagiranno.
Se, ad esempio, un dominio verso l'alto incontra uno verso il basso, il risultato sarà un muro di dominio alla loro interfaccia. Questo è un difetto che rompe la simmetria nella struttura ordinata e lascia un manufatto del materiale nella sua fase di simmetria superiore. Questa ricottura di un mezzo è descritta dal meccanismo di Kibble-Zurek, originariamente progettato per spiegare come una transizione di fase ha portato a strutture ordinate nell'universo primordiale. È stato successivamente scoperto che poteva essere usato per descrivere la transizione di elio liquido da un fluido a una fase superfluida. È un metodo universale e viene utilizzato nell'informatica quantistica basata sulla ricottura quantistica. "Questa tecnologia è già sul mercato e può risolvere enigmi complessi come il problema del venditore ambulante. Tuttavia, un problema con questo tipo di lavoro è che i difetti che si verificano durante il processo di ricottura distorcono i risultati", ha affermato Mayo. Qualsiasi numero di difetti può manifestarsi nella ricottura quantistica; dipende principalmente dal tempo impiegato per passare la transizione di fase. Se si verifica nel corso di milioni di anni, le interazioni cambiano lentamente e non si riscontrano difetti.
Questo, ovviamente, non è molto pratico. Come ha affermato Mayo, il trucco sta nel progettare programmi a tempo finito che sono intrinsecamente più pratici. Ciò si traduce in un numero accettabile di difetti con alta probabilità.
Questo è ciò su cui si è concentrata la ricerca di Mayo, creando un modello in grado di stimare con precisione il numero di difetti e guidare la progettazione di sistemi quantistici ottimizzati. Per raggiungere questo obiettivo, Mayo e il suo team hanno usato strumenti teorici per descrivere le transizioni di fase. Questi sono stati abbinati a simulazioni numeriche per stimare la distribuzione dei difetti durante il raffreddamento.
Poiché ogni dominio può avere solo uno dei due valori (in questo caso, "su" o "giù"), il team potrebbe stimare le probabilità di due domini opposti che si incontrano e creano così un difetto. Ciò ha portato a un modello statistico in grado di prevedere il modo in cui un sistema dovrebbe essere raffreddato per ottenere il minor numero di difetti. Verificato rispetto a simulazioni numeriche indipendenti, il modello statistico potrebbe avere notevoli implicazioni nel calcolo quantistico e portare a sistemi più solidi e ottimizzati meglio.
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