Reţelele neurale reuşesc, după ce sunt „antrenate” cu algoritmi specifici, să facă o serie întreagă de lucruri pe care noi, oamenii, nu suntem capabili să le facem, precum calcule de mecanică cuantică extrem de complexe. Recent, o astfel de reţea neurală a reuşit să rezolve probleme de mecanică cuantică pe care nici cel mai puternic supercomputer din lume nu le poate executa.


Reţele neurale reprezintă o nouă metodă de rezolvare a problemelor extrem de complexe şi dezvoltarea lor este în plină evoluţie. Ce este o reţea neurală? Wikipedia ne dă următoarea informaţie: „Rețelele neurale RNA reprezintă o ramură din știința inteligenței artificiale și constituie totodată, principial, un obiect de cercetare și pentru neuroinformatică. Rețelele neurale artificiale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Ele sunt compuse din neuroni artificiali, sunt parte a inteligenței artificiale și își au conceptual originea ca și neuronii artificiali, în biologie. Nu există pentru RNA o definiție general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea rețelelor neurale artificiale ca rețele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin care se propagă informație numerică.”

În prezent reţelele neurale instruite în mod adecvat cu algoritmi de învăţare care, în urma unui antrenament reuşesc să se perfecţioneze, sunt utilizate din ce în ce mai mult în medicină pentru diagnosticarea diverselor patologii, în sistemul bancar, unde dau „sfaturi” legat de vânzarea sau cumpărarea acţiunilor şi chiar şi în jocuri complexe precum Go, unde au reuşit să bată pe cei mai buni jucători din lume.

Recent reţelele neurale sunt folosite inclusiv pentru recunoaşterea rapidă a feţelor, pornind de la un număr redus de elemente, în mijlocul unei mulţimi. Iată însă că o astfel de reţea neurală a fost pentru prima dată antrenată pentru a rezolva o problemă extrem de complexă de mecanică cuantică. Este vorba despre calcularea comportamentului unui număr de circa 100 de atomi. În lumea particulelor elementare şi a sistemelor microscopice, precum atomii, sunt valabile legile mecanicii cuantice, care ne dau un algoritm pentru a calcula probabilitatea diverselor procese, dându-ne de exemplu informaţii despre probabilitatea poziţie particulelor în diverse sisteme.

Bizarele legi din lumea cuantică ne spun că nu putem calcula cu precizie comportamentul unui corp, ci doar probabilitatea ca acesta să se afle în diverse stări (poziţii). Această situaţie a generat de-a lungul anilor nenumărate discuţii între oamenii de ştiinţă legat de interpretarea fenomenelor cuantice. Aşa a luat naştere inclusiv paradoxul „pisicii lui Schroedinger”, o pisică care este pe jumătate vie şi pe jumătate moartă, întrucât starea ei este corelată cu cea a unui sistem cuantic de particule care au probabilitatea de a se dezintegra de 50% (ceea ce ar pune în funcţiune un mecanism ce ucide pisica) şi de a rămâne intact de 50% (pisica supravieţuieşte).

Calculele cuantice sunt extrem de complicate, mai ales atunci când este vorba de un sistem compus din mai multe particule. Până la rezultatul de faţă inclusiv cel mai puternic supercomputer din lume reuşea să calculeze comportamentul a cel mult 40-50 de atomi.

Cercetătorul Giuseppe Carleo de la ETH (Eidgenössische Technische Hochschule Zürich) din Zurich şi Maatthias Troyer, care lucrează în grupul de calcul cuantic de la Microsoft, au instruit un calculator extrem de puternic de la Lugano pentru a studia comportamentul a 100 de atomi, realizând în acest fel un record absolut. Nicio minte umană nu ar fi în stare să efectueze aceste calcule fără ajutorul acestei reţele neurale. Rezultatele acestui studiu au fost publicate recent în prestigioasa revista Science.

Calcule de acest gen sunt extrem de utile şi importante, întrucât ajută în studiul materialelor şi al moleculelor complexe. Înţelegerea acestora, la rândul ei, poate să ducă la dezvoltarea unor noi produce farmaceutice sau a unor noi materiale superconductoare, fiind de mare interes atât în industrie, cât şi în medicină.

Înţelegerea legilor lumii cuantice şi capacitatea de a folosi calcule cuantice în sisteme complexe au şi o importanţă strategică dacă ne gândim la următoarea generaţie de calculatoare – cele cuantice, care sunt la ora actuală studiate în diverse laboratoare din lume cu obiectivul de a ajunge în următorii 10 ani la a construi astfel de calculatoare care să fie în stare să funcţioneze cu o viteză şi o capacitate de calcul, dar şi de siguranţă informatică, mult mai mari decât cele mai performante calculatoare din prezent.