เครื่องมือ AI ชื่อ PyTheus ซึ่งแต่เดิมมีหน้าที่จำลองโปรโตคอลการแลกเปลี่ยน entanglement แบบดั้งเดิม ได้เผยวิธีการที่ง่ายขึ้นอย่างไม่คาดคิดสำหรับการสร้าง entanglement ระหว่างโฟตอนอิสระ
An AI tool called PyTheus, originally tasked with reproducing established entanglement-swapping protocols, unexpectedly revealed a simpler method to entangle independent photons.
AI ช่วยนักวิทยาศาสตร์ ค้นพบวิธีที่ง่ายขึ้นในการสร้าง Quantum Entanglement
ทีมวิจัยใช้แนวทางใหม่ที่ไม่ต้องเริ่มต้นด้วย pre-entangled pairs หรือใช้ Bell-state measurements โดยอาศัยความไม่สามารถแยกแยะ photon paths เป็นหลัก
เครื่องมือ AI ชื่อ PyTheus ซึ่งแต่เดิมมีหน้าที่จำลองโปรโตคอลการแลกเปลี่ยน entanglement แบบดั้งเดิม ได้เผยวิธีการที่ง่ายขึ้นอย่างไม่คาดคิดสำหรับการสร้าง entanglement ระหว่างโฟตอนอิสระ
การค้นพบนี้ช่วยลดความซับซ้อนของเครือข่ายควอนตัม และท้าทายความเชื่อที่มีมายาวนานเกี่ยวกับสิ่งที่จำเป็นสำหรับการสร้าง entanglement ระยะไกล
นักฟิสิกส์ค้นพบวิธีที่ง่ายขึ้นในการสร้าง quantum entanglement ระหว่างโฟตอนสองตัวที่อยู่ห่างไกลกัน — โดยไม่ต้องเริ่มจากการมี entanglement, ไม่ต้องใช้ Bell-state measurements และไม่จำเป็นต้องตรวจจับโฟตอนเสริมทั้งหมด — ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าที่ท้าทายความเชื่อเดิมในเครือข่ายควอนตัม
และทั้งหมดนี้เกิดขึ้นจากแรงผลักดันเล็กๆ จากเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์
ทีมนักวิทยาศาสตร์นานาชาติ นำโดยนักวิจัยจาก Nanjing University และ Max Planck Institute for the Science of Light ได้อธิบายวิธีการนี้ในวารสาร Physical Review Letters ซึ่งเผยแพร่บทความผ่าน arXiv โดยพวกเขาแสดงให้เห็นว่า entanglement สามารถเกิดขึ้นได้จากความไม่สามารถแยกแยะ photon paths เพียงอย่างเดียว โดยไม่ต้องพึ่งพาขั้นตอนมาตรฐานที่เริ่มจากคู่โฟตอนที่มี entanglement และการวัดร่วมที่ซับซ้อน เทคนิคนี้ใช้หลักการพื้นฐานของควอนตัม: เมื่อโฟตอนหลายตัวอาจมาจากแหล่งที่มาได้หลายแหล่ง การลบเบาะแสเกี่ยวกับแหล่งที่มาเหล่านั้นสามารถสร้าง entanglement ที่ไม่เคยมีมาก่อนได้
ที่น่าสนใจยิ่งไปกว่านั้น ความก้าวหน้าที่ไม่คาดคิดนี้มาจากการใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ชื่อ PyTheus ซึ่งในตอนแรกถูกใช้เพื่อค้นพบโปรโตคอลสำคัญในเครือข่ายควอนตัมที่เรียกว่า entanglement swapping แต่กลับพบวิธีการที่ง่ายกว่านั้นแทน
Mario Krenn ผู้นำกลุ่มวิจัย Artificial Scientist Lab จาก Max Planck Institute for the Science of Light กล่าวว่าทางแก้ที่ AI นำเสนอในตอนแรกดูเหมือนง่ายเกินไป
“เราได้ค้นพบไอเดียนี้โดยบังเอิญขณะใช้ PyTheus กับโปรโตคอลควอนตัม” Krenn เขียนบน X “ในภารกิจแรก เราตั้งเป้าที่จะค้นพบ entanglement swapping ซึ่งเป็นหนึ่งในโปรโตคอลที่สำคัญที่สุดในเครือข่ายควอนตัม แต่แปลกที่อัลกอริทึมกลับสร้างสิ่งอื่นที่ง่ายกว่า ซึ่งในตอนแรกเราคิดว่าผิดพลาด”
จากรายงานในบทความ การแลกเปลี่ยน entanglement โดยทั่วไปจำเป็นต้องเริ่มด้วยคู่โฟตอนที่มี entanglement สองชุดแยกกัน และทำการวัดร่วมแบบพิเศษที่เรียกว่า Bell-state measurement บนโฟตอนตัวหนึ่งจากแต่ละชุด ซึ่งจะทำให้ระบบล่มสลาย ส่งผลให้โฟตอนสองตัวที่เหลือเกิด entanglement โดยที่พวกมันไม่เคยมีปฏิสัมพันธ์โดยตรง กระบวนการนี้เป็นรากฐานของการออกแบบเครือข่ายควอนตัมมาหลายทศวรรษ แต่ในงานวิจัยใหม่ของพวกเขา Krenn และทีมได้แสดงให้เห็นว่ายังมีวิธีอื่นที่สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่คล้ายกันโดยไม่ต้องมีข้อกำหนดเหล่านี้ทั้งหมด
ด้วยการทำให้เส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดของการสร้างโฟตอนเหมือนกัน ทีมวิจัยได้สร้าง entanglement โดยอาศัยความไม่แน่นอนเชิงควอนตัมเกี่ยวกับแหล่งกำเนิดของโฟตอนเท่านั้น วิธีการนี้ที่ถูกมองข้ามมานานกว่า 25 ปี ตามที่ Krenn เขียนไว้ ช่วยลดความซับซ้อนลงอย่างมาก แทนที่จะต้องเตรียมการ entanglement อย่างพิถีพิถันและใช้ Bell-state projection เพื่อกระจาย entanglement วิธีการนี้ใช้การซ้อนทับ (superposition) ของเหตุการณ์การสร้างโฟตอนต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์แบบเดียวกัน ซึ่งตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิงกับความเชื่อที่มีมายาวนานเกี่ยวกับสิ่งที่ “จำเป็น” ในการสร้าง entanglement ระยะไกล
“สำหรับผม นี่เปลี่ยนมุมมองของผมเกี่ยวกับสิ่งที่จำเป็นในการสร้าง entanglement—ไม่ใช่เพราะตอนนี้ผมรู้ว่าสิ่งใดจำเป็น แต่เพราะเราได้ตระหนักว่าสิ่งใดไม่จำเป็น” Krenn เขียนไว้ในโพสต์บนโซเชียลมีเดีย
ทดลองได้จริง และกระตุ้นให้คิดในเชิงปรัชญา
อัลกอริทึม PyTheus ตามที่ Krenn ระบุ ได้รับมอบหมายให้สร้างโปรโตคอลที่มีอยู่ เช่น entanglement swapping ขึ้นใหม่ แต่กลับสร้างวิธีการที่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ในตรรกะแบบดั้งเดิม การใช้ทรัพยากรน้อยมักหมายถึงประสิทธิภาพที่ด้อยกว่า แต่ในกรณีนี้ วิธีการที่ไม่คาดคิดกลับพิสูจน์ว่าได้ผลในการทดลอง และยังกระตุ้นให้คิดในเชิงปรัชญาอีกด้วย แทนที่จะใช้ส่วนประกอบที่คุ้นเคย เช่น Bell-state measurements วิธีใหม่ใช้ความไม่สามารถแยกแยะที่มาของโฟตอนเพื่อเชื่อมโยงอนุภาคที่อยู่ห่างกัน และยังอนุญาตให้มีสถานการณ์ที่ไม่จำเป็นต้องตรวจจับโฟตอนเสริมทั้งหมด ซึ่งชี้ให้เห็นว่าอาจลดความต้องการทรัพยากรในเครือข่ายควอนตัมในอนาคต
ในงานทดลองของนักวิจัย ไม่ต้องใช้แหล่งที่มาของ entanglement หรืออุปกรณ์วัดผลใดๆ ล่วงหน้า พวกเขาเพียงปรับแหล่งกำเนิดโฟตอนและทำให้ผลลัพธ์ของโฟตอนเหมือนกัน สร้างเงื่อนไขที่การตรวจจับโฟตอนในเส้นทางบางเส้นทางทำให้มั่นใจได้ว่าโฟตอนอีกสองตัว—ที่ไม่เคยมีปฏิสัมพันธ์โดยตรง—เกิด entanglement วิธีการนี้อาจช่วยลดความซับซ้อนในการสร้างลิงก์ควอนตัมระหว่างสถานที่ห่างไกล และลดความซับซ้อนของเครือข่ายควอนตัมที่มีหลายโหนด ทำให้สามารถขยายขนาดและใช้งานได้จริงมากขึ้น
การค้นพบนี้อาจมีผลกระทบต่อการสื่อสารและการประมวลผลข้อมูลควอนตัม เครือข่ายควอนตัมที่มุ่งเป้าการส่งข้อความที่ปลอดภัยและการประมวลผลควอนตัมแบบกระจายตัว อาศัยวิธีการที่ได้รับการยอมรับมายาวนาน เช่น entanglement swapping แต่ตอนนี้ โปรโตคอลยุคใหม่อาจเกิดขึ้นที่อาศัยหลักการพื้นฐานของควอนตัมในแบบที่ตรงไปตรงมามากขึ้น
อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับการสาธิตควอนตัมในระยะเริ่มต้นอื่นๆ การขยายวิธีนี้ให้ครอบคลุมระยะเครือข่ายที่ยาวขึ้นและจำนวนโฟตอนที่มากขึ้นยังคงเป็นความท้าทาย โดยมีปัญหาสิ่งแวดล้อม เสียงรบกวน การสูญเสีย และข้อบกพร่องของอุปกรณ์ที่ต้องจัดการ แต่เมื่อมีการค้นพบกลไกใหม่ที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนสำหรับการสร้าง entanglement วิศวกรควอนตัมจึงมีแนวทางใหม่ๆ ให้สำรวจ
“โซลูชันที่ AI ค้นพบแบบดั้งเดิมมักซับซ้อนและใช้เวลานานกว่าจะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น” Krenn เขียนในโพสต์ของเขา “แต่ในกรณีนี้ วิธีการกลับง่ายกว่าที่เราคาดไว้มาก”
พัฒนาการนี้แสดงให้เห็นว่าเมื่อเทคโนโลยีควอนตัมก้าวหน้า การค้นพบที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI อาจเป็นพันธมิตรกับนักวิทยาศาสตร์มนุษย์ในการเปิดเส้นทางใหม่ๆ ที่ไม่เคยคาดคิดมาก่อน เช่นเดียวกับที่ PyTheus เปิดเผยว่า entanglement swapping ไม่ใช่วิธีเดียวที่ใช้งานได้ เครื่องมือในอนาคตอาจค้นพบโปรโตคอลที่ซ่อนอยู่ซึ่งขัดต่อความเชื่อแบบเดิม การค้นพบนี้กระตุ้นให้นักวิจัยพิจารณาใหม่ว่าอะไรคือสิ่งที่กำหนดการสร้าง entanglement อย่างแท้จริง และอะไรที่อาจเป็นไปได้ในการพัฒนาเครือข่ายควอนตัมให้ใช้งานได้จริงและในวงกว้าง
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม?
แม้ในบทความจะไม่ได้กล่าวถึงโดยตรง แต่การใช้ AI ในการค้นหาวิธีที่ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการสร้าง quantum entanglement บ่งชี้ถึงความช่วยเหลือที่จำเป็นสำหรับระบบนิเวศของการประมวลผลควอนตัมทั้งหมด การก้าวข้ามสัญชาตญาณของมนุษย์และขั้นตอนที่กำหนดไว้แล้ว อัลกอริทึมอย่าง PyTheus สามารถค้นพบโปรโตคอลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งลดความซับซ้อน ลดทรัพยากรที่ต้องใช้ และปรับปรุงการทดลองควอนตัม
วิธีการนี้ยังอาจช่วยให้นักวิจัยและวิศวกรพัฒนาเครือข่ายควอนตัมที่ขยายขนาดได้เร็วยิ่งขึ้น วางรากฐานไม่เพียงแค่สำหรับการสื่อสารที่ปลอดภัย แต่ยังรวมถึงนวัตกรรมที่กว้างขึ้นในเซ็นเซอร์ควอนตัม เครื่องจำลอง และท้ายที่สุด คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริง
สำหรับการวิเคราะห์เชิงเทคนิคเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดลองนี้ โปรดดูบทความใน Physical Review Letters และ arXiv
นอกจาก Krenn แล้ว ผู้เขียนงานวิจัยนี้ยังรวมถึง Kai Wang และ Zhaohua Hou — ผู้มีส่วนร่วมอย่างเท่าเทียมกัน — รวมถึง Kaiyi Qian, Leizhen Chen, Shining Zhu และ Xiao-Song Ma ซึ่งทั้งหมดมาจาก National Laboratory of Solid-state Microstructures, School of Physics และ Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures ที่ Nanjing University ประเทศจีน