在2022 年8 月3 日發表於《美國國家科學院院刊》（PNAS）上的一篇文章中，科學家們介紹了一種通過增強現實技術來模擬相互作用的粒子間的量子糾纏的新方法。SCI Tech Daily 指出，計算分子電子的集體行為，對於材料性質的預測是相當必要的。有朝一日，此類預測或幫助科學家創造出新的藥物、或具有理想品質（比如超導性）的新材料。

研究配圖1 – 描述隱藏費米子形式的幾何解釋

問題在於，電子可能在“量子力學”領域產生相互糾纏，意味著它們不能再被單獨處理。對於任何具有多個粒子的系統，即使是最強大的計算機，也很難直接解開糾纏的連接網絡。

有趣的是，來自瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）和紐約熨斗研究所計算量子物理中心（CCQ）的量子物理學家們，剛剛找到了一套新穎的解決方案。

研究配圖2 – 具有神經網絡參數化約束函數的隱藏費米子行列式狀態幅度

具體說來是，通過在計算機中添加與系統實際電子相互作用的額外’幽靈’電子，就能夠對糾纏進行模擬。而添加電子的行為，則是由被稱作’神經網絡’的人工智能技術來控制的。

該網絡會對此進行調節，直到找到能夠投射回現實世界的解決方案，從而在沒有伴隨計算障礙的情況下、重新創建糾纏的效果。

研究配圖3 – 具有周期性邊界條件/ 4×4 晶格中基態能量的精確對角化基準

研究一作、CQQ 兼紐約大學研究生Javier Robledo Moreno 表示：

你可將電子視作不互相交流，就像它們不相互作用那樣。

而我們添加的額外粒子，正試圖解構實際物理系統中的粒子之間的確切相互作用。

此外在新論文中，物理學家證明他們的新方法，與簡單量子系統中的競爭方法相匹配、甚至技高一籌。

研究配圖4 – 每點能量/ 競爭電荷與自旋

研究合著者、兼CCQ 主任Antoine Georges 表示：

在簡單的測試平台基礎上，目前我們正在分子和其它更現實的問題上展開嘗試。

其重要性在於，一旦你有一種獲得複雜分子波函數的好方法，就可以做到各種各樣的事情—— 比如設計具有特定特性的藥物和材料。

（來自：PNAS）

最後，他們的長期目標，是讓研究人員能夠通過計算機來預測材料或分子的特性、而無需在實驗室中進行合成與測試。

例如他們或許只用點擊幾下鼠標，即可對一系列不同的大分子展開模擬測試，以獲得預期想要的藥物特性。