AI는 향상된 양자 기술을 위한 양자 얽힘을 단순화합니다.

Brief news summary

연구자들은 인공지능(AI)을 활용하여 양자 기술을 향상시킴으로써 아원자 입자에서 양자 얽힘을 달성하는 혁신적인 방법을 개발했습니다. 양자 얽힘은 광자와 같은 아원자 입자들이 먼 거리에서도 특성을 공유할 수 있게 해주며, 이는 양자 컴퓨팅 발전에 필수적입니다. 전통적으로 얽힌 쌍을 생성하는 것은 어려운 일이었는데, 측정 과정이 관련 시스템을 방해할 수 있기 때문입니다. *Physical Review Letters*에 발표된 이 연구는 양자 광학 실험을 위해 특별히 설계된 PyTheus라는 독특한 AI를 소개합니다. 이 AI는 기존의 얽힘 기술을 성공적으로 재현했을 뿐만 아니라, 광자 경로를 구별할 수 없도록 만드는 것이 얽힘 과정을 상당히 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 이 발견은 구별할 수 없는 광자 소스를 사용하는 것이 효과적인 얽힘을 위한 이상적인 조건을 창출할 수 있음을 나타냅니다. 이 혁신적인 방법은 얽힘 과정을 간소화하고 안전한 통신을 위한 양자 네트워크의 개발을 강화할 수 있습니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 장치의 노이즈와 결함과 같은 문제들은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 이러한 결과는 물리학 분야에서 AI의 중요성이 증가하고 있으며, 미래의 발전을 이끌 잠재력을 지니고 있음을 강조합니다.

연구자들은 AI를 활용하여 아원자 입자 간의 양자 얽힘을 달성하는 더 간단한 접근 방식을 개발하였으며, 이는 더 접근 가능한 양자 기술로 이어질 수 있습니다. 양자 얽힘은 광자와 같은 입자들이 서로 연결되어 정보를 포함한 양자 속성을 어떤 거리에서든 공유할 수 있는 방식으로 얽힐 때 발생합니다. 이 현상은 양자 물리학에서 중요하며 양자 컴퓨터의 성능을 향상시키는 핵심 요소입니다. 그러나 이러한 얽힌 상태를 만드는 것은 역사적으로 과학자들에게 어려운 일이었습니다. 이 복잡성은 두 쌍의 얽힌 입자를 준비한 후, 각각의 쌍에서 하나의 광자에 대해 얽힘의 강도를 평가하기 위한 Bell 상태 측정이라고 알려진 측정을 수행해야 한다는 필요성에서 비롯됩니다. 이러한 측정은 필연적으로 양자 시스템의 붕괴로 이어지며, 직접 상호작용하지 않고도 두 개의 측정되지 않은 광자가 얽히게 됩니다. "얽힘 스왑"이라고 불리는 이 방법은 양자 텔레포테이션에 잠재적인 응용이 있습니다. 2024년 12월 2일 물리 리뷰 레터즈 저널에 발표된 최근 연구에서 연구자들은 양자 광학 실험을 위해 특별히 설계된 AI 도구인 PyTheus를 사용했습니다. 처음에 저자들은 양자 통신에서 얽힘 스왑을 위한 기존 프로토콜을 재현하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 AI는 지속적으로 광자 얽힘을 달성하기 위한 훨씬 더 간단한 방법을 추천했습니다. "CERN의 양자 기술 이니셔티브의 연구 물리학자인 소피아 발레코르사는 연구에 참여하지 않았지만, '저자들은 다양한 조건에서 이러한 유형의 실험 설정에 대한 데이터 세트를 통해 신경망을 훈련하였고, 네트워크는 기본 물리학을 학습했습니다. '라고 설명했습니다. AI는 광자의 구별할 수 없는 경로에서 얽힘이 발생할 수 있다고 제안했습니다.

잠재적인 광원들이 여러 개 존재하고 그 출처가 불분명해질 경우, 얽힘이 이전에는 존재하지 않았던 곳에서 생성될 수 있습니다. 초기 회의론에도 불구하고, 연구자들은 AI의 솔루션이 반복적으로 유효하다는 것을 발견하고 이를 테스트했습니다. 광원을 조정하여 구별할 수 없게 만들면서 특정 경로에서 광자를 감지하는 조건을 마련하여 두 개의 다른 광자가 얽힌 상태로 생성되도록 했습니다. 이 발전은 양자 얽힘의 형성을 간소화하여, 안전한 통신을 위한 양자 네트워크의 변형을 가능하게 하여, 이러한 기술을 더 실용적으로 만들 수 있습니다. "우리가 간단한 기술에 의존할 수 있을수록 더 넓은 응용 범위를 개발할 수 있습니다. "라며 발레코르사는 말했습니다. "다양한 기하학을 가진 더 복잡한 네트워크를 구성할 수 있는 능력은 단일 끝에서 끝 시나리오에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. " 이 기술이 환경 간섭과 장치 불완전성으로 인한 양자 시스템의 불안정을 초래할 수 있는 잠재적 문제로 인해 상업적으로 실행 가능한 프로세스로 확장될 수 있을지는 아직 확인되지 않았습니다. 더욱이 이 연구는 물리학에서 AI의 연구 자산으로서의 가치를 강조합니다. "우리는 AI 통합을 더 탐색하고 있지만, 이 진화하는 환경에서 물리학자의 미래 역할에 대한 회의론이 여전히 존재합니다. "라고 발레코르사는 언급했습니다. "이는 주목할 만한 기회를 보여주며, AI가 물리학자에게 귀중한 도구로 활용될 수 있는 방식을 보여줍니다. "