Memristor baseado em integração fotônica traz aplicabilidade de IA à computação quântica | Pesquisa e Tecnologia | março de 2022

VIENA, 31 de março de 2022 — Ao desenvolver um memristor quântico fotônico, pesquisadores da Universidade de Viena, do Conselho Nacional de Pesquisa (CNR) e da Universidade Politécnica de Milão podem ter encontrado uma maneira de vincular a inteligência artificial (IA) e a computação quântica. . Os pesquisadores projetaram um dispositivo que funciona como um memristor, enquanto codifica e transmite informações quânticas e atua em estados quânticos.

Dispositivos de memória são componentes elétricos que mudam sua resistência dependendo da memória da corrente elétrica anterior que fluiu através deles. Eles são usados ​​em arquiteturas neuromórficas, como redes neurais, porque seu comportamento é semelhante ao de uma sinapse neuronal.


Representação abstrata de uma rede neural composta por fótons e com capacidade de memória potencialmente relacionada à inteligência artificial. Cortesia da Equinox Graphics, Universidade de Viena.


As aplicações de inteligência artificial são guiadas por redes neurais que são matematicamente treinadas para imitar a resolução de problemas humanos. O memristor quântico melhorará a velocidade e a eficiência com que as redes neurais computam informações, potencialmente fornecendo os recursos de memória necessários para cálculos no nível quântico.

A abordagem da equipe aproveitou a capacidade de fótons únicos de se propagarem simultaneamente em uma superposição de dois ou mais caminhos. Os pesquisadores demonstraram o memristor quântico em um processador quântico fotônico integrado que funciona com fótons únicos. No experimento, fótons únicos se propagaram ao longo de guias de onda escritos a laser em um substrato de vidro. Circuitos integrados fotônicos escritos a laser foram reconfiguráveis ​​por meio de deslocadores de fase integrados.

O circuito fotônico produziu dinâmica memristiva em estados de fóton único por meio de medição e feedback clássicos. Os fótons individuais foram guiados em uma superposição de vários caminhos. Um caminho mediu o fluxo de fótons viajando pelo dispositivo. Por meio de um esquema de realimentação, essa medida controlava a transmissão de informações quânticas coerentes, alcançando assim um comportamento memristivo.

Depois de caracterizar a dinâmica memristiva do memristor quântico e reconstruir tomograficamente seu estado de saída quântica, os pesquisadores demonstraram uma potencial aplicação do memristor quântico no aprendizado de máquina quântica. Eles projetaram um computador de reservatório quântico baseado em memristor e o testaram numericamente em tarefas de aprendizado clássico e quântico, alcançando desempenho robusto com recursos físicos e computacionais limitados e, mais importante, sem alterações arquitetônicas ao passar de um tipo de tarefa para outra.

Para o conhecimento dos pesquisadores, esta é a primeira demonstração experimental de um memristor quântico. Realizar tal dispositivo é especialmente desafiador porque a dinâmica de um memristor difere do comportamento quântico típico.

Renderização artística de uma rede neural contendo interferômetros Mach-Zehnder interconectados opticamente.  O interferômetro é o principal componente do memristor quântico.  Cortesia da Equinox Graphics, Universidade de Viena.


Renderização artística de uma rede neural contendo interferômetros Mach-Zehnder interconectados opticamente. O interferômetro é o principal componente do memristor quântico. Cortesia da Equinox Graphics, Universidade de Viena.


O memristor quântico é escalável para arquiteturas maiores usando fotônica quântica integrada. O único limite para maior escalabilidade, de acordo com os pesquisadores, é a taxa de um único fóton.

O dispositivo pode ser melhorado integrando componentes ópticos e eletrônicos no mesmo chip; os pesquisadores acreditam que isso poderia ser feito usando a tecnologia atual de semicondutores.

Os pesquisadores também acreditam que a frequência na qual o memristor quântico opera pode ser melhorada usando a tecnologia existente. Para circuitos escritos a laser, operações de alta frequência estão prontamente disponíveis às custas de maior consumo de energia, e outras plataformas fotônicas normalmente permitem frequências mesmo no regime de gigahertz. No entanto, para aproveitar as frequências mais altas, a taxa de detecção de fótons precisaria ser melhorada. Taxas de detecção mais rápidas podem ser alcançadas usando detectores rápidos personalizados e fontes de luz de fóton único.

O memristor quântico pode fornecer um elemento não linear ausente para redes neurais ópticas quânticas, fornecendo um link entre inteligência artificial e computação quântica.

A pesquisa foi publicada em fotônica da natureza (www.doi.org/10.1038/s41566-022-00973-5).

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