Istraživači su iskoristili veštačku inteligenciju da razviju jednostavniji pristup za postizanje kvantne isprepletenosti između subatomskih čestica, što bi moglo dovesti do pristupačnijih kvantnih tehnologija. Kvantna isprepletenost nastaje kada se čestice, poput fotona, međusobno povežu na načine koji im omogućavaju deljenje kvantnih svojstava—poput informacija—na bilo kojoj udaljenosti. Ova pojava je ključna u kvantnoj fizici i predstavlja ključni element koji povećava moć kvantnih računara. Međutim, stvaranje ovih isprepletenih stanja je istorijski bilo teško za naučnike. Ova složenost proističe iz potrebe da se pripreme dva različita para isprepletenih čestica, a zatim izvrši merenje—poznato kao merenje Bellovog stanja—na fotonu iz svakog para kako bi se procenila jačina njihove isprepletenosti. Takva merenja neizbežno dovode do kolapsa kvantnog sistema, što rezultira time da dve neizmerene fotone postanu isprepletene bez direktne interakcije. Ova metoda, poznata kao "zamena isprepletenosti, " ima potencijalne primene u kvantnoj teleportaciji. U nedavnoj studiji objavljenoj 2. decembra 2024. u časopisu Physical Review Letters, istraživači su koristili PyTheus, alat veštačke inteligencije posebno dizajniran za kreiranje kvantno-optickih eksperimenata.

U početku, autori su želeli da replikiraju postojeće protokole za zamenu isprepletenosti u kvantnoj komunikaciji. Međutim, veštačka inteligencija je dosledno preporučivala značajno jednostavniju metodu za postizanje isprepletenosti fotona. "Autori su obučili neuronsku mrežu na raznovrsnom skupu podataka koji detaljno opisuje postavku ovog tipa eksperimenta pod različitim uslovima, a mreža je naučila osnovnu fiziku, " objasnila je Sofija Vallekorsa, istraživačka fizičarka za CERN-ov inicijativu u oblasti kvantnih tehnologija koja nije bila deo studije. Veštačka inteligencija je sugerisala da bi isprepletenost mogla nastati iz neprepoznatljivih puteva fotona; kada su prisutni višestruki potencijalni izvori fotona i njihovi počeci postaju nejasni, isprepletenost se može generisati gde prethodno nije postojala. Uprkos početnom skepticizmu, istraživači su pronašli da je rešenje veštačke inteligencije ponavljano validno, što ih je podstaklo da to testiraju. Podesivši izvore fotona kako bi ih učinili neprepoznatljivim, uspostavili su uslove u kojima je detekcija fotona iz određenih puteva osigurala da su proizvedena dva druga fotona u isprepletenom stanju. Ovo poboljšanje pojednostavljuje formiranje kvantne isprepletenosti, potencijalno transformišući kvantne mreže korišćene za sigurnu komunikaciju, čineći ove tehnologije praktičnijim. "Što više možemo da se oslonimo na jednostavnu tehnologiju, to je širi spektar aplikacija koje možemo razviti, " primetila je Vallekorsa. "Sposobnost konstrukcije složenijih mreža sa različitim geometrijama mogla bi značajno uticati na scenarij 'od kraja do kraja. '" Ostaje da se vidi da li se ova tehnologija može skalirati u komercijalno održiv proces zbog potencijalnih problema sa ekološkim smetnjama i imperfekcijama uređaja koje bi mogle destabilizovati kvantni sistem. Pored toga, studija naglašava vrednost veštačke inteligencije kao istraživačkog resursa u fizici. "Istražujemo dalje integraciju veštačke inteligencije, ali određeni skepticizam i dalje postoji u vezi sa budućom ulogom fizičara u ovom evolutivnom pejzažu, " primetila je Vallekorsa. "To pokazuje izvanrednu priliku i kako veštačka inteligencija može biti dragoceni alat za fizičare. "