كيف ميّز الحاسوب الكمومي بين الماضي والمستقبل ⚡ экспресс
نشأة سهم الزمن الترموديناميكي في الأنظمة المجهرية هي مشكلة أساسية، لأن التطور الوحدوي يحافظ على تناظر انعكاس الزمن. القياسات الإسقاطية تخلق لاعكوسية، لكن إبراز عدم التناظر على مستوى المسارات الفردية في ظل التقلبات العشوائية ليس بالأمر السهل. أجريت التجربة على معالج كمومي من عشرة كيوبتات (مركز NV في الماس). تم تحقيق انتقالات حرارية وحدوية من الساخن إلى البارد ونسخ معكوسة زمنياً؛ إدخال القياسات الإسقاطية يولّد إنتروبيا، وتشكل نتائجها مساراً. خوارزمية التجميع غير الموجّهة تفصل المسارات تلقائياً إلى فئتين دون معرفة مسبقة، بينما تميّز الشبكة العصبونية الالتفافية اتجاه الزمن بدقة ~92%. النموذج التوليدي الانتشار يعيد إنتاج السمات المميزة لتدفق الطاقة الموجّه وإنتاج الإنتروبيا. هذا يوضح إمكانات التعلم الآلي كأداة لاستخلاص العمليات الفيزيائية من البيانات المعقدة على تقاطع الترموديناميك الكمومي والذكاء الاصطناعي.
لا يمكن مشاهدة فيلم عن فنجان مكسور بالمقلوب: فزيادة الفوضى، أو الإنتروبيا، تشير إلى اتجاه الزمن. لكن معادلات العالم الصغري متناظرة — الماضي والمستقبل متساويان فيها. لفهم كيف ينشأ سهم الزمن، استخدم العلماء معالجًا كموميًا من الألماس الكربوني بعشرة كيوبتات (نظائر كمومية للبتات).
أُجريت عليه عمليات تتدفق فيها الحرارة من الساخن إلى البارد، ونسخها المعكوسة، مع إدخال قياسات تجعل الإنتروبيا تزداد. أُطعمت البيانات للشبكة العصبية. وبدون تلميحات، تعلمت بدقة 92% التمييز بين الحركة المباشرة للحرارة والحركة المعكوسة، وكأنها تلتقط من الضوضاء علامات اللارجعة.
هذا ليس مجرد لعبة. فالقدرة على قراءة سهم الزمن في الأنظمة الكمومية ستقرّب من صنع محركات مجهرية وتكشف كيف ينشأ عالم لا رجعة فيه من التناظر. وبالمناسبة، عمل المعالج الماسي في درجة حرارة الغرفة — وهو أمر نادر للأجهزة الكمومية.
🎯 بمجرد إزالة القياسات من العملية، كان التناظر يستعيد، وتتوقف الشبكة العصبية عن تمييز اتجاه الزمن. فالقياسات الكمومية هي التي 'تشغّل' اللارجعة.
🎬 فكرة التعرف على سهم الزمن في البيانات الكمومية تعيد إلى الأذهان فيلم 'تينيت'، حيث الإنتروبيا المعكوسة تجعل الزمن يتدفق إلى الوراء.