Система машинного обучения, изначально созданная для ускорения вычислений, сегодня делает удивительные успехи на границах экспериментальной квантовой физики. Квантовый физик Марио Кренн помнит, как в начале 2016 года он сидел в кафе в Вене и просматривал компьютерные распечатки, пытаясь понять смысл того, что обнаружил MELVIN.

MELVIN — написанный Кренном алгоритм машинного обучения, своего рода искусственный интеллект. Его задача — смешивать и сопоставлять строительные блоки стандартных квантовых экспериментов и находить решения новых проблем; он нашёл много интересного, но имело место и одно странное решение.

К старту курса о глубоком и машинном обучении делимся переводом статьи о квантовых экспериментах при помощи ИИ.

«За несколько часов программа нашла решение, к которому мы, учёные — три экспериментатора и один теоретик — не могли прийти месяцами, — рассказывает Кренн. — День был сумасшедшим. Не мог поверить, что это произошло».

«Первой мыслью было: “В моей программе баг, потому что решения быть не может”», — рассказывает Кренн. MELVIN, казалось бы, решил проблему создания очень сложных запутанных состояний с участием нескольких фотонов (запутанные состояния — это именно то, что когда-то заставило Альберта Эйнштейна взывать к призраку «жуткого действии на расстоянии»).

Марио Кренн, Антон Цайлингер из Венского университета и их коллеги не ограничивали MELVIN явными, необходимыми для генерации таких сложных состояний правилами, Кренн понял, что алгоритм заново открыл придуманный в 1990-х годах тип экспериментальной расстановки. Но эксперименты того времени были намного проще, а MELVIN разгадал загадку гораздо сложнее.

«Осознав происходящее, мы сразу же смогли обобщить [решение]», — рассказывает Кренн, сегодня работающий в Университете Торонто.

С того момента другие команды стали проводить определённые MELVIN эксперименты, что позволило иными способами проверить концептуальные основы квантовой механики.

Тем временем, работая с коллегами в Торонто, Кренн усовершенствовал алгоритмы машинного обучения. Их последняя работа — ИИ THESEUS, который повысил уровень сложности экспериментов: он гораздо быстрее, чем MELVIN, при этом, чтобы понять блуждания MELVIN, Кренну и его коллегам потребовались бы дни или даже недели, но выводы THESEUS учёные могут понять почти сразу.

«Работа потрясающая!», — уверен физик-теоретик Ренато Реннер из Института теоретической физики при Швейцарском федеральном технологическом институте, который рецензировал исследование 2020 года о THESEUS, но не принимал в этих работах непосредственного участия.