Revolucionando la Cuantificación de Entrelazamiento Cómo el Aprendizaje Profundo Supera a los Métodos Tradicionales con Datos Limitados
Revolucionando la Cuantificación de Entrelazamiento Aprendizaje Profundo vs. Métodos Tradicionales con Datos Limitados
La cantidad de entrelazamiento en un sistema depende de una variedad de factores, como la aleatoriedad de un sistema y el coeficiente de entrelazamiento. Esta propiedad de un sistema está definida por un número especificado demostrado o predicho utilizando algoritmos de Aprendizaje Automático o Aprendizaje Profundo. Los últimos años han traído un desarrollo significativo en el proceso de entrelazamiento de un sistema. Tiene amplias aplicaciones diversificadas en muchos dominios. El enfoque principal del enunciado del problema es medir el grado de entrelazamiento del sistema, que es su coeficiente. Sin embargo, el problema es que medir el estado cuántico de un sistema hace que el grado de entrelazamiento alcanzado a través del proceso desaparezca.
Para resolver este enunciado del problema, un grupo de investigadores desarrolló varias copias de estos múltiples estados cuánticos. Se mide el grado de entrelazamiento para cada estado cuántico. Este método garantiza una precisión de casi el 100% y un buen puntaje F1. Requiere una potencia informática bastante alta. Esta técnica se llama tomografía cuántica. Este método es bastante tedioso si intentamos resolver este enunciado del problema utilizando nuestro antiguo enfoque de Aprendizaje Automático. Por lo tanto, los investigadores intentaron resolver este enunciado del problema utilizando una cantidad educada de suposiciones. Este enfoque fue a través de la ayuda de redes neuronales de Aprendizaje Profundo. Este enfoque implica pasar los Datos o la descripción de la medición a través de las capas profundas. El algoritmo de máxima verosimilitud se utiliza en las redes neuronales para obtener las correlaciones cuánticas como salida. Estas correlaciones cuánticas también se llaman correlaciones cuánticas determinadas.
Este enfoque de Aprendizaje Profundo mejoró en gran medida los valores de precisión y recuperación. El equipo de investigación utilizó este enfoque para medir el grado de entrelazamiento de un sistema en lugar de medirlo directamente. Este enfoque proporcionó resultados bastante satisfactorios. La aplicación de IA también se generó utilizando el siguiente enfoque, que luego se implementó. Esta aplicación se capacitó para estudiar los estados cuánticos entrelazados utilizando los datos numéricos que representaban el grado de entrelazamiento del sistema. Este modelo se entrenó utilizando un gran número de épocas y una tasa de aprendizaje significativa, lo que resultó en resultados más precisos con cada ejecución.
Los investigadores probaron este modelo de aplicación de IA utilizando un conjunto de datos sobre el grado de entrelazamiento de un sistema. Los resultados de las pruebas mostraron que la tasa de error disminuyó al 90% de su valor actual. Los investigadores también probaron el modelo nuevamente en el entorno del mundo real. Los resultados fueron casi los mismos y se mostraron las mismas oportunidades de mejoras que se mostraron con los datos simulados. Los resultados se publicaron oficialmente a través de un artículo de investigación y la tasa de error también se redujo en cierta medida.
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