人工知能は人間が理解できない量子実験を設計する

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北京時間7月19日、量子物理学者のマリオ・クライン氏は、2016年初頭にウィーンのカフェでMELVINの計算結果に目を通していたときの光景を今でも覚えている。 MELVIN は、人工知能の一種である Crane によって作成された機械学習アルゴリズムのセットです。その使命は、さまざまな標準的な量子実験の基本モジュールを組み合わせて比較し、新しい問題の解決策を見つけることです。クレイン氏は、メルビンが確かに多くの興味深い発見をしたが、そのうちの一つは彼を困惑させたことを知った。

「私の最初の反応は『私のプログラムに何か問題があるに違いない』でした。なぜなら、この解決策は絶対に存在し得ないからです。」 MELVIN は、複数の光子の複雑なエンタングルメント状態を作り出すことで問題を解決しようとしているようです。問題は、クレイン、アントン・セリンジャー、およびその同僚が MELVIN にこれらの複雑な量子状態を作成するために必要なルールを与えなかったが、MELVIN が独自の方法を見つけたことだ。結局、クレイン氏は、アルゴリズムが 1990 年代初頭に設計されたはるかに単純な実験配置を発見し、MELVIN が解決していた問題ははるかに複雑であることに気づきました。

「何が起こっているかを理解したら、解決策を一般化できるようになった」とクレイン氏は語った。それ以来、他のグループが MELVIN 設計を使用して新しい実験を実行し、量子力学の理論的基礎を新しい方法でテストしてきました。同時に、クレイン氏はウィーン大学からトロント大学に移り、そこで新しい同僚とともに機械学習アルゴリズムを改良しました。彼らは最近、THESEUSと呼ばれる人工知能システムを開発しました。これは、MELVINよりも数桁速い計算速度を持つだけでなく、人間が一目でわかる計算結果も持っています。クレインとその同僚たちが MELVIN の結果を理解するのに数日、場合によっては数か月かかったのに対し、THESEUS の結果はほとんど説明不要でした。

クレイン氏は偶然この研究プロジェクトに出会った。当時、彼と彼の同僚は、実験を通じて光子の量子もつれ状態を作り出す方法を見つけ出そうとしていました。2 つの光子が相互作用すると、「もつれ」関係が形成され、関与する 2 つの光子は数学的に同じ量子状態によってのみ記述できるのです。一方の光子の状態を測定すると、たとえ 2 つの光子が数千マイル離れていても、その結果はもう一方の光子の状態と一致します (これがアインシュタインが「不気味なエンタングルメント」と呼んだものです)。

1989年、ダニエル・グリーンバーグ、マイケル・ホーン、サリンジャーの3人の物理学者が、GHZ（彼らの姓の頭文字を組み合わせたもの）と呼ばれる量子状態を説明しました。 GHZ 量子状態には 4 つの光子が含まれ、各光子は 0 または 1 の 2 つの状態の重ね合わせ状態にあります (この量子状態は量子ビットと呼ばれます)。 3人が発表した論文によると、GHZ状態には4つの量子ビットが絡み合っており、システム全体は0000または1111の2次元量子重ね合わせ状態にあるという。光子の 1 つが測定され、状態 0 であることが判明した場合、重ね合わせ状態全体が崩壊し、他の光子の状態も 0 になります。測定結果が 1 の場合も同様です。 1990年代後半、ザイリンガー氏とその同僚は実験で初めて3つの量子ビットのGHZ状態を観察しました。

クレイン氏とその同僚は、GHZ 状態を高次元でも観測したいと考えています。彼らは、それぞれが 3 つの次元を持ち、つまり 0、1、2 の 3 つの状態が重ね合わされた状態になることができる 3 つの光子を使用したいと考えています。この量子状態は「3次元量子ビット」と呼ばれています。クレイン氏のチームが探していたのは、000、111、222の3つの状態が重ね合わされた3次元GHZ状態です。この量子状態は、量子通信のセキュリティと量子コンピューティングの速度を大幅に向上させることができます。2013年後半、研究者たちは実験の設計と計算に何週間も費やし、実験を通じて望ましい量子状態を作成しようとしましたが、毎回失敗しました。「気が狂いそうでした」とクレイン氏は言います。「なぜ適切な実験設定が見つからないのでしょうか？」 ”

研究プロセスをスピードアップするために、クレイン氏はまず実験設定に基づいて実験結果を計算できるコンピュータ プログラムを作成し、次にそのプログラムをアップグレードして、レーザー、非線形光学結晶、分光計、シフター、ホログラムなど、光学実験台で光子を生成および操作するために使用される基本モジュールを統合しました。プログラムはこれらのモジュールをランダムに組み合わせて膨大な数の構成を作成し、計算を実行して結果を順番に出力します。こうしてMELVINが誕生しました。 「わずか数時間で、プログラムは私たちが何ヶ月もかけて見つけた解決策を見つけました」とクレイン氏は語った。「それはクレイジーな一日でした。まだそんなことが起こったとは信じられません。」

次に、彼はメルビンにさらなる知恵を与えました。便利な構成が見つかるたびに、MELVIN はそれをツールボックスに追加します。 「アルゴリズムはこれらを記憶し、それを使ってより複雑な解決策を見つけようとします。」

しかし、ウィーンのカフェでクレインを困惑させたのは、「進化した」メルビンだった。クレイン氏はメルビン氏の実験用「ツールボックス」に、それぞれが3次元のエンタングルメント状態にある一対の光子を生成できる2つの結晶を追加した。クレイン氏は、MELVIN が 2 組の光子を最大 9 次元まで組み合わせることができる実験構成を見つけるだろうと予想していました。しかし、「実際には、他のどの量子状態よりもエンタングルメントの度合いがはるかに高い、非常に珍しい解が見つかった」という。

クレイン氏は最終的に、MELVIN が実際には約 30 年前に複数の研究チームによって開発された技術を使用していたことを発見しました。 1991 年、ロチェスター大学の 3 人の研究者がそのような実験的アプローチを考案しました。その後、1994年にサリンジャーとオーストリアのインスブルック大学の同僚たちは別のものを設計した。概念的には、これらの実験から得られる結果は似ていますが、サリンジャーが設計した実験構成はより単純で理解しやすいものです。この実験では、まず 1 つの結晶によって光子のグループ (A と B) が生成されます。これら 2 つの光子の経路は別の結晶を通過し、光子 C と D が生成されます。最初の結晶から放出された光子 A と 2 番目の結晶から放出された光子 C の経路は完全に重なり、両方とも同じ検出器に到達します。したがって、検出器は光子が最初の結晶から来たのか、それとも 2 番目の結晶から来たのかを判別できません。光子 B と光子 D についても同様です。

位相シフターは光子の位相を変えることができます。 2 つの結晶の間に位相シフタを配置し、位相シフトの度合いを連続的に変化させると、検出器で建設的干渉または破壊的干渉が発生します。各結晶が 1 秒あたり 1,000 対の光子を生成できると仮定します。建設的干渉が発生すると、検出器は 1 秒あたり 4,000 対の光子を受信できます。一方、破壊的干渉が発生すると、受信される光子の数は 0 になります。これは、1 つの結晶が 1 秒あたり 1,000 対の光子を生成するものの、システム全体では 1 つの光子も生成されないためです。

MELVIN のソリューションには、このような重複ルートも含まれます。クレイン氏を困惑させたのは、彼のアルゴリズムには結晶が 2 つしかなかったことです。 MELVIN は実験開始時にはこれらの 2 つの結晶を使用しませんでしたが、干渉計にそれらを組み込みました (干渉計は光子の経路を 2 つに分割し、その後 1 つに結合することができます)。調査の結果、彼は MELVIN で使用された実験装置は 2 つ以上の結晶を使用するのと同等であり、より高次元のエンタングルメント状態を生成できることに気づきました。

複雑なエンタングルメント状態を生成することに加えて、2 つ以上の結晶を使用する実験セットアップでは、Zeilinger が 1994 年に 2 つの結晶を使用して実行した実験の「一般化された」バージョンも実行できます。トロント大学のクレインの同僚であるエフライム・スタインバーグ氏は、AIの調査結果に衝撃を受けた。 「私の知る限り、このような一般化は人間だけでは決して想像も達成もできないものです。」

一般的な実験構成の 1 つには 4 つの結晶があり、それぞれの結晶が 4 つの検出器への 4 つの重複する経路を持つ光子のペアを生成します。量子干渉は、建設的干渉、つまり 4 つの検出器すべてが光子を検出できる場合と、破壊的干渉、つまりどの検出器も光子を検出できない場合があります。

しかし最近まで、そのような実験を実際に実行することは遠い夢でした。しかし、今年3月、中国科学技術大学とクレイン社の研究者らは共同で発表したプレプリント論文の中で、フォトニックチップ上に完全な実験構成を構築し、実験を成功させたと報告した。フォトニックチップの極めて強力な光学安定性により、研究者らは実験で16時間以上連続的にデータを収集したが、これは大規模な実験では不可能である。

クレイン氏とその同僚が初めて MELVIN の研究結果を単純化して一般化しようとしたとき、彼らはこの解決策が実際には「グラフ」と呼ばれる数学の抽象表現形式に非常に似ていることに気付きました。グラフは「頂点」と「辺」で構成され、オブジェクト間のペア関係を記述するために使用できます。量子実験では、各光子の経路は「頂点」で表され、各結晶は 2 つの頂点を接続する「辺」で表されます。 MELVIN はまずこのようなグラフを作成し、次に「完全マッチング」と呼ばれる一連の数学演算を実行します。これは、各頂点が 1 つのエッジにのみ接続されることを意味します。このプロセスにより、最終的な量子状態の計算が大幅に簡素化されますが、人間が理解するのは依然として困難です。

しかし、メルビンの後継者テセウスの登場により状況は一変した。最初のステップで生成された複雑なグラフをスクリーニングし、エッジと頂点の数を、それ以上減らすことができないポイントまで徐々に減らすことができます (それ以上減らすと、実験セットアップで目的の量子状態を生成できなくなります)。このようなグラフは MELVIN の完全一致グラフよりもはるかに単純なので、人間が解釈しやすくなります。

オーストラリアのグリフィス大学のエリック・ガヴァルカンディ氏は、この研究に衝撃を受けた。 「これらの機械学習技術は本当に興味深いものです。解決策のいくつかは、人間の科学者にとっては非常に『斬新』に見えます。しかし、現段階では、これらのアルゴリズムは、新しいアイデアを思いつき、新しい概念を生み出すにはほど遠いものです。しかし、遅かれ早かれその日が来ると信じています。私たちは今まだ小さな一歩を踏み出しているところですが、千里の道も一歩から始まるのです。」

スタインバーグ氏も同意する。 「今のところ、これらは素晴らしいツールです。すべての優れたツールと同様に、これらがなければできなかったことを実現できました。」