14 января 2026 12:12:39

Квантовые нейросети меняют подход к изучению частиц

Учёные предложили использовать квантовую нейросеть, чтобы получать больше информации о частицах без увеличения числа экспериментов.

Мир квантовой физики давно считается территорией сложных правил и ограничений. Одним из самых известных остаётся принцип неопределённости Гейзенберга, который не позволяет точно измерить сразу несколько свойств квантового объекта. Это ограничение влияет на все области, где работают с частицами на микроскопическом уровне.

При изучении молекул и материалов каждое измерение способно изменить состояние системы, поэтому исследователям приходится выбирать, какую информацию получить в первую очередь. Такой подход требует времени, ресурсов и большого числа повторных экспериментов.

Новый метод, предложенный учёными, предлагает иной взгляд на проблему. В его основе лежит квантовая нейросеть — интеллектуальная система, которая сочетает идеи искусственного интеллекта и квантовой механики.

Квантовое состояние проходит через обучаемую схему, где в процесс намеренно вводится контролируемая случайность. После этого измерения выполняются одинаковым способом, а результаты распределяются между выходами сети, каждый из которых отвечает за своё свойство объекта.

В результате исследователи получают сразу несколько оценок параметров из одного эксперимента. Принцип неопределённости при этом сохраняется, но работа с данными становится более гибкой и предсказуемой.

Эксперты портала «boda» отмечают, что такой подход особенно полезен там, где создание квантовых состояний требует значительных затрат. В перспективе квантовые нейросети могут стать важным инструментом для квантовой химии, материаловедения и будущих вычислительных технологий, постепенно приближая сложную науку к практическим решениям.