Resumen - Marco de Espacio Fase para Redes Neurales Ópticas Cuánticas de Escala Intermedia Ruidosas

Marco de Espacio Fase para Redes Neurales Ópticas Cuánticas de Escala Intermedia Ruidosas

2025-07-10 12:07:02

{"Stanisław Świerczewski","Wouter Verstraelen","Piotr Deuar","Barbara Piętka","Timothy C. H. Liew","Michał Matuszewski","Andrzej Opala"}

{quant-ph,cond-mat.dis-nn,cond-mat.quant-gas}

El documento presenta un marco de espacio fase para simular redes neuronales ópticas cuánticas de escala intermedia ruidosas (QONNs), que son sistemas cuánticos que aprovechan tanto la óptica clásica como la cuántica para procesar información más allá de los límites clásicos. El principal desafío para la simulación de láminas bosónicas a gran escala en QONNs es el crecimiento exponencial del espacio de Hilbert requerido para describir de manera precisa la red cuántica, lo que lleva a cuellos de botella computacionales. Los autores proponen utilizar el Método de Fase Positiva (PPM), una aproximación estocástica de espacio fase, para simular eficientemente sistemas cuánticos bosónicos a gran escala. El PPM ha sido aplicado con éxito en diversas plataformas físicas, incluyendo óptica cuántica, condensados de Bose-Einstein y bosones de Schwinger, y puede manejar hasta decenas y cientos de miles de nodos. El documento demuestra el rendimiento de los grandes acuarios fotónicos en tareas como la clasificación de estado cuántico (QSC) y la predicción de características de estado cuántico (QFP). Los autores identifican una limitación clave del rendimiento de los grandes acuarios cuánticos, que surge cuando la información cuántica de entrada se dispersa demasiado entre muchos nodos de acuario, reduciendo la no linealidad efectiva y degradando la eficiencia computacional. El estudio muestra que el rendimiento de un gran acuario cuántico no mejora monótonamente con el número de modos bosónicos, sino que sigue una dependencia compleja impulsada por la interacción de no linealidad, tamaño del acuario y la ocupación promedio del modo de entrada. Estos hallazgos son esenciales para el diseño y la optimización de acuarios bosónicos ópticos para futuros dispositivos de computación neuromorphic cuántica. Los autores también discuten las limitaciones del PPM, como la posible inestabilidad en sistemas cerrados y los desafíos para inicializar estados cuánticos de entrada en el espacio fase. Sin embargo, argumentan que el PPM sigue siendo adecuado para simular campos cuánticos a gran escala y aplicaciones como redes neuronales ópticas cuánticas, donde la escalabilidad y la fidelidad son primordiales. En resumen, el documento presenta un marco escalable para simular QONNs utilizando el PPM y proporciona insigencias valiosas sobre el rendimiento de los acuarios bosónicos a gran escala en tareas de aprendizaje automático cuántico.