La aplicación de métodos de aprendizaje automático (ML), incluyendo el aprendizaje profundo, al estudio de los sistemas cuánticos representa un área emergente y transformadora de la investigación física. Esta disciplina permite procesar volúmenes masivos de datos experimentales o calculados para caracterizar sistemas cuánticos desconocidos, optimizando el desarrollo de tecnologías cuánticas y el diseño de materiales computacionales.
Aplicaciones del Machine Learning en Física
El ML es particularmente útil en contextos como la teoría de la información cuántica y la metrología. Sus aplicaciones se dividen principalmente en el manejo de datos ruidosos y datos calculados libres de ruido.
Manejo de Datos Ruidosos
El control experimental de sistemas cuánticos complejos genera conjuntos de datos extensos y ruidosos. El aprendizaje automático permite transformar este ruido en información significativa mediante:
- Reconstrucción de Hamiltonianos: Identificación de modelos precisos para la dinámica de un sistema.
- Clasificación de Estados: Uso de métodos bayesianos para extraer información de estados desconocidos.
- Toma de Decisiones: Aprendizaje de transformaciones unitarias y mediciones desconocidas.
- Ingeniería de Puertas Cuánticas: Optimización de redes de qubits con interacciones por pares.
Datos Calculados y Libres de Ruido
El ML acelera drásticamente la predicción de propiedades cuánticas de moléculas y materiales, facilitando el diseño computacional de nuevos compuestos. Algunas aplicaciones clave incluyen:
- Interpolación de potenciales interatómicos.
- Inferencia de energías de atomización molecular.
- Resolución de la ecuación de Schrödinger para sistemas de muchos cuerpos.
- Identificación de fases de transición a partir de espectros de entrelazamiento.
Circuitos Variacionales y Dinámica de Fluidos
Los circuitos variacionales utilizan el entrenamiento basado en parámetros de circuito y una función objetivo, comunicando un dispositivo clásico con uno cuántico para optimizar funciones de manera eficiente.
En el ámbito de la dinámica de fluidos, las redes neuronales informadas por la física (PINNs) se utilizan para resolver ecuaciones diferenciales parciales, como las ecuaciones de Navier-Stokes, eliminando la necesidad de mallas costosas y mejorando la estabilidad de las predicciones de flujo.
El Problema del Signo
Técnicas de ML se emplean para encontrar mejores variedades de integración para integrales de camino, ayudando a mitigar el persistente problema del signo en la física computacional.
