Российские физики совместно с иностранными коллегами обучили сверточную нейросеть предугадывать справочную полноту набора измерений в квантовой томогафии. Таким образом, реконструкция квантовых состояний теперь будет происходить быстрее, чем ранее. При этом отпала необходимость трансцендентальных предположений о возможном типе состояния.

Кроме прочего, научные деятели внедрили еще одну нейросеть, чтобы, исключив явное проведение томографии состояния, формулировать детализацию обновления без него. Новые методы используют в своих алгоритмах процедуру определения полноты набора проведённых измерений. Когда набор восстанавливает свою полноту, реализация поиска неизвестного исследуемого состояния по итогам распознавания становится возможной. Раньше нужно было решать серию задач, оптимизация вычислений в которых производилась по ходу исследовательских манипуляций. Теперь же нейросеть поможет значительно упростить вычислительные действия, а это сократит время, затраченное на проведение эксперимента. Результаты будут сохранены без эффекта накопления шумов, а точность томографии станет в разы лучше.

Если просимулировать функциональность экспериментальной установки, то можно заранее обучить нейросети на искусственных данных. Впоследствии обученные нейросети могут применяться в настоящих экспериментах. Стоит отметить повышение качества прогнозов нейросетей в случае добавления в синтетическую выборку измерений, полученных в экспериментальных действиях.

Инновационная разработка будет тестироваться на состояниях многофотонного поляризационного направления, а также на пространственных состояниях света большой размерности.