Reservoir quantistici di Floquet coerenti per la previsione delle proprietà molecolari

Abstract degli autori

Il quantum reservoir computing (QRC) usa la dinamica quantistica per rappresentare le sequenze storiche degli input ai fini della previsione, tramite un readout classico addestrato. I cristalli temporali discreti (DTC) mostrano risposte subarmoniche robuste in presenza di una guida periodica e lavori precedenti hanno usato la loro dinamica per costruire un DTC-QRC. Qui costruiamo un’architettura di reservoir basata sui DTC per prevedere le proprietà molecolari a partire da osservazioni strutturali e dinamiche. L’evoluzione coerente di Floquet elabora eventi locali del grafo molecolare e frame di surface hopping, mentre un reset controllato regola il contributo degli input precedenti. Le misure al termine di ciascuna sequenza di input producono un vettore di caratteristiche di dimensione fissa. I decoder classici addestrati usano questo vettore per classificare l’attività degli inibitori e la permeabilità della barriera emato-encefalica, nonché per prevedere i gap elettronici, mentre i parametri del reservoir restano fissi durante l’addestramento. A parità di lunghezza degli input e ampiezza degli output, il DTC-QRC supera le reti echo-state nella classificazione di grafi con prefissi lunghi e nei compiti studiati di previsione del gap dell’etene. Il dephasing riduce le prestazioni in entrambe le applicazioni, coerentemente con un ruolo della propagazione coerente. Gli esperimenti sulla piattaforma cloud quantistica superconduttrice Quafu mostrano che gli osservabili a coppie mantengono informazioni sul compito in presenza del rumore del dispositivo. L’architettura fornisce un quadro comune per lo screening molecolare e la previsione di proprietà dipendenti dal tempo mediante quantum reservoir computing.