این یافته می‌تواند توسعه فناوری‌های ارتباطات کوانتومی را آسان‌تر کند.
دانشمندان از هوش مصنوعی برای یافتن روشی ساده‌تر جهت ایجاد درهم‌تنیدگی کوانتومی بین ذرات زیراتمی استفاده کرده‌اند که می‌تواند مسیر را برای فناوری‌های کوانتومی ساده‌تر هموار کند.
هنگامی که ذراتی مانند فوتون‌ها درهم‌تنیده می‌شوند، می‌توانند خواص کوانتومی، از جمله اطلاعات، را بدون توجه به فاصله بین خود به اشتراک بگذارند. این پدیده در فیزیک کوانتومی اهمیت زیادی دارد و یکی از ویژگی‌هایی است که رایانه‌های کوانتومی را بسیار قدرتمند می‌کند.
با این حال، ایجاد پیوندهای درهم‌تنیدگی کوانتومی همواره چالش‌برانگیز بوده است. دلیل این امر آن است که این فرآیند نیاز به آماده‌سازی دو جفت درهم‌تنیده مستقل دارد و سپس باید میزان درهم‌تنیدگی—که به آن اندازه‌گیری حالت بل (Bell-state measurement) گفته می‌شود—بر روی یک فوتون از هر جفت انجام شود.
این اندازه‌گیری‌ها باعث فروپاشی سیستم کوانتومی می‌شوند و در نهایت دو فوتونی که مستقیماً با یکدیگر تعامل نداشته‌اند، درهم‌تنیده باقی می‌مانند. این فرآیند که “مبادله درهم‌تنیدگی” نام دارد، می‌تواند برای تله‌پورت کوانتومی استفاده شود.
استفاده از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی درهم‌تنیدگی کوانتومی
در مطالعه‌ای جدید که در ۱۲ آذر ۱۴۰۳ در مجله Physical Review Letters منتشر شد، دانشمندان از PyTheus، یک ابزار هوش مصنوعی که به طور خاص برای طراحی آزمایش‌های اپتیک کوانتومی توسعه یافته است، استفاده کردند.
نویسندگان این مقاله در ابتدا قصد داشتند تا پروتکل‌های موجود برای مبادله درهم‌تنیدگی را بازتولید کنند. اما ابزار هوش مصنوعی به طور مداوم یک روش بسیار ساده‌تر برای دستیابی به درهم‌تنیدگی فوتون‌ها ارائه می‌داد.
سوفیا والکورسا، فیزیکدان پژوهشی در ابتکار فناوری کوانتومی در CERN که در این پژوهش مشارکت نداشته است، گفت:
“نویسندگان مقاله توانستند یک شبکه عصبی را با مجموعه‌ای از داده‌های پیچیده که توصیف می‌کند چگونه می‌توان چنین آزمایشی را در شرایط مختلف اجرا کرد، آموزش دهند و این شبکه در واقع فیزیک پشت این پدیده را یاد گرفت.”
ابزار هوش مصنوعی پیشنهاد کرد که درهم‌تنیدگی می‌تواند به دلیل عدم تمایز مسیرهای فوتون‌ها پدید آید. یعنی زمانی که فوتون‌ها از منابع مختلفی می‌توانند آمده باشند، و اگر امکان تمایز بین این منابع وجود نداشته باشد، درهم‌تنیدگی می‌تواند بین آن‌ها ایجاد شود، حتی اگر قبلاً چنین پیوندی وجود نداشته باشد.
در ابتدا، دانشمندان نسبت به این نتایج تردید داشتند، اما ابزار هوش مصنوعی بارها و بارها همان راه‌حل را ارائه داد. در نهایت، آن‌ها این نظریه را آزمایش کردند و با تنظیم منابع فوتونی و تضمین عدم تمایز بین آن‌ها، شرایطی ایجاد کردند که در آن، تشخیص فوتون‌ها در مسیرهای خاص، منجر به درهم‌تنیدگی دو فوتون دیگر شد.
این کشف در فیزیک کوانتومی فرآیند ایجاد درهم‌تنیدگی کوانتومی را ساده‌تر کرده است. در آینده، این روش می‌تواند تأثیر مهمی بر شبکه‌های کوانتومی مورد استفاده در ارتباطات امن داشته باشد و این فناوری‌ها را دسترس‌پذیرتر کند.
والکورسا می‌گوید:
“هرچه بتوانیم به فناوری‌های ساده‌تر متکی باشیم، دامنه کاربردهای آن‌ها را بیشتر گسترش می‌دهیم. امکان ساخت شبکه‌های پیچیده‌تر با معماری‌های متنوع می‌تواند تأثیر بزرگی در مقایسه با ارتباطات نقطه‌به‌نقطه داشته باشد.”
با این حال، هنوز مشخص نیست که آیا این فناوری را می‌توان در مقیاس صنعتی پیاده‌سازی کرد یا خیر، زیرا نویز محیطی و نقص‌های دستگاهی می‌توانند باعث بی‌ثباتی سیستم کوانتومی شوند.
این مطالعه همچنین نقش هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار تحقیقاتی در فیزیک را برجسته کرده است. والکورسا افزود:
“ما به دنبال استفاده بیشتر از هوش مصنوعی هستیم، اما هنوز کمی تردید در این زمینه وجود دارد، زیرا مشخص نیست که نقش فیزیکدان در این مسیر چگونه تغییر خواهد کرد. با این حال، این پژوهش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند ابزار ارزشمندی در دست دانشمندان باشد.”
