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前瞻技術脈動:光子與量子技術(202301)

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2023年5月17日
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圖、前瞻技術脈動:光子與量子技術(202301)

FermiNet 擴展以發現量子相變(quantum phase transitions)
基於人工神經網絡 (ANN) 的架構在研究環境中非常有用,因為它們可以快速分析大量數據並做出準確的預測。2020 年,Google的英國 AI 子公司 DeepMind 使用一種名為FermiNet的全新 ANN 架構來求解分子中電子的薛丁格方程式。
 
最近倫敦帝國理工學院、DeepMind、蘭卡斯特大學和牛津大學的研究人員則採用 FermiNet 架構來解決量子物理問題。在發表於Physical Review Letters的論文中,他們專門使用 FermiNet 計算週期性哈密頓量的基態並研究同質電子氣 (HEG),這是電子在固體中相互作用的簡化量子力學模型,想知道 FermiNet 是否可以對固體的薛丁格方程產生同樣精確的解。物理研究中使用的大多數深度學習方法都依賴於對大量數據的分析,而 FermiNet 則不然,它利用了量子力學的「變分原理」。 研究人員發現,除了為薛丁格方程提供高精度解之外,FermiNet 還提供了優於傳統固體研究方法的獨特優勢。
 
與求解薛丁格方程的傳統基於計算方法相比,神經網絡不需要用戶選擇一組函數。因此研究人員使用FermiNet的改編版本可以在相變兩側獲得薛丁格方程的精確解。這個研究發現強調了FermiNet的巨大潛力,可以作為對經歷奇異且知之甚少的相變材料的探針。雖然到目前為止用來研究 HEG 模型,但它很快也可以應用於研究高溫超導體中發生的相變和物質奇特交互作用的拓撲相。研究人員期待未來能進一步研究在真實固體中的相變。
參考資料:An extension of FermiNet to discover quantum phase transitions. Phys, 2023/02/06.
 
用量子運算保護供應鏈
美國能源部桑迪亞國家實驗室(DOE Sandia National Laboratories)的研究人員運用量子電腦以及開發一種新框架基於反饋的量子優化算法(FALQON),能夠解決在全球動盪時期供應鏈的問題與恢復安全。同時該框架也可運用量子電腦完成所有繁重的工作,處理更複雜的問題,透過反饋運行的量子演算法,並為未來中大型量子電腦制定有用演算法。
參考資料:Securing supply chains with quantum computing. Science Daily, 2023/02/14.
 
量子扭曲顯微鏡:量子材料的「新鏡頭」
研究團隊這個新工具可將量子電子波直接可視化,提供一種解開它們在材料內部進行的量子行為的方法,量子扭曲顯微鏡 (QTM)使用它的扭曲能力來找到不同材料間匹配發生的角度,通過相對於樣品連續扭曲尖端,該工具會導致它們相應的波函數也相對於彼此扭曲。一旦這些波函數在界面兩側匹配,就會發生穿隧效應。因此,扭曲允許QTM映射電子波函數如何依賴於動量,類似於尖端的橫向平移方式能夠映射其對位置的依賴性,就能知道電子以哪個角度穿過界面,進而為研究人員提供有關被探測材料的大量資訊。這就像是新型「鏡頭」,用於觀察和測量量子材料的特性,提供前所未有的新量子界面光譜。(937個字;圖1)
參考資料:The quantum twisting microscope: A new lens on quantum materials. Phys, 2023/02/23.


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