A unified framework for data-driven Bell inequalities
Questo articolo introduce un framework unificato e indipendente dalla dimensione per le disuguaglianze di Bell basate sui dati che consente la scoperta di disuguaglianze ottimali in sistemi discreti, continui e ibridi, rivelando nuovi stati non locali e il primo esempio di variabili continue che non può essere mappato su disuguaglianze binarie.
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Nel mondo quantistico, le particelle possono essere collegate in modi che sembrano sfidare la logica della nostra esperienza quotidiana. Questo fenomeno, noto come non-località, suggerisce che due oggetti possano rimanere connessi attraverso vaste distanze, con una misurazione su uno che influenza istantaneamente l'altro, indipendentemente dallo spazio intercorrente. Per decenni, gli scienziati hanno testato questa idea utilizzando sistemi in cui le particelle hanno un numero limitato di stati possibili, come una moneta che può essere solo testa o croce. Tuttavia, l'enigma originale che ha dato il via a questo campo di ricerca riguardava proprietà che esistono su una scala fluida e continua, come la posizione o la quantità di moto di una particella, che possono assumere qualsiasi valore lungo una linea infinita. Sebbene le fondamenta teoriche per questi sistemi continui fossero state gettate, dimostrare che essi esibiscano davvero questo strano comportamento non locale in un laboratorio è rimasto una sfida ostinata. La maggior parte dei tentativi di testarli si è basata sul forzare i dati continui in un formato binario "sì o no", essenzialmente schiacciando una curva fluida in pochi punti netti per farla adattare ai test esistenti. Questo approccio, pur essendo utile, potrebbe aver trascurato la vera natura della connessione.
Un team di ricercatori ha sviluppato un nuovo framework flessibile che permette di sondare la non-località senza forzare i dati in una forma predefinita. Invece di partire da un test specifico e cercare di adattare i risultati ad esso, iniziano dai dati sperimentali grezzi. Immaginate uno scienziato che raccoglie una enorme quantità di misurazioni da un esperimento quantistico, dove i risultati vengono registrati come un flusso continuo di numeri. I ricercatori prendono questi dati e li inseriscono in un sofisticato programma informatico progettato per trovare il miglior test possibile per quel particolare insieme di numeri. Il programma lavora affinando gradualmente il modo in cui osserva i dati, partendo da categorie ampie e poi suddividendo i dati in pezzi sempre più fini. Ad ogni passaggio, cerca una regola matematica che dimostri che i dati non possono essere spiegati da alcuna causa locale e classica. Se tale regola viene trovata, essa rivela la presenza di non-località e, cosa cruciale, dice agli scienziati esattamente come appare quella regola. Questo metodo è agnostico rispetto al tipo di sistema studiato, il che significa che funziona ugualmente bene per sistemi con stati discreti, variabili continue o un mix di entrambi.
Quando il team ha applicato questo metodo ai sistemi continui, ha scoperto qualcosa di sorprendente. Nonostante i dati provenissessero da un mondo fluido e continuo, i test più efficaci che hanno trovato erano intrinsecamente discreti. Le regole ottimali per rilevare la non-località in questi sistemi si sono rivelate essere funzioni semplici, a gradini, che raggruppavano i dati continui in distinti contenitori, proprio come smistare un mucchio di biglie in separati barattoli. Questa scoperta suggerisce che la non-località presente in questi sistemi continui non è un tipo di connessione fondamentalmente nuovo, ma piuttosto una che può essere pienamente catturata dalla stessa logica discreta utilizzata nei sistemi più semplici. I ricercatori hanno anche scoperto che non riuscivano a trovare alcun esempio di un sistema continuo che richiedesse una regola complessa e fluida per provare la sua non-località; ogni test di successo che hanno individuato poteva essere ricondotto a una disuguaglianza discreta più semplice. Ciò mette in discussione la speranza di lunga data che i sistemi continui potessero offrire una forma di non-località unica che i sistemi discreti non possono replicare.
Lo studio ha anche identificato stati quantistici abbastanza robusti da mostrare questo comportamento non locale anche quando non sono perfetti. Utilizzando una tecnica chiamata codifica bosonica, che mappa l'informazione quantistica sulle vibrazioni della luce, il team ha simulato stati intrecciati che potevano essere rilevati utilizzando i comuni detector omodini, uno strumento standard nei laboratori ottici. Hanno scoperto che anche gli stati con significative imperfezioni, o "rumore", mostravano una forte non-località. Ad esempio, hanno identificato uno stato a due modi in cui la connessione tra le particelle era così forte da non poter essere descritta dai test binari standard usati per decenni. Al contrario, i dati richiedevano un test progettato per sistemi a tre livelli, una versione più complessa del consueto scenario del lancio della moneta. Inoltre, hanno dimostrato che combinando un sistema discreto, come un qubit, con uno continuo, potevano creare stati ibridi che esibivano una significativa non-località con preparazioni relativamente semplici. Questi stati ibridi sono alla portata della tecnologia sperimentale attuale, suggerendo che la prossima generazione di esperimenti quantistici potrebbe dimostrare questi effetti senza necessitare delle condizioni ultra-precise e ideali precedentemente ritenute necessarie.
Le implicazioni di questo lavoro si estendono oltre la semplice ricerca di nuovi esempi di non-località. Fornendo uno strumento che genera automaticamente il miglior test per qualsiasi insieme di dati sperimentali, i ricercatori hanno offerto un metodo universale per certificare il comportamento quantistico. Questo è particolarmente importante per lo sviluppo di tecnologie quantistiche, dove dimostrare che un dispositivo è realmente quantistico è essenziale per la sicurezza e l'affidabilità. Il framework permette agli scienziati di prendere i dati disordinati e reali di un esperimento e determinare con alta confidenza se contengono correlazioni non locali, e esattamente quanto siano forti tali correlazioni. Sebbene la ricerca di questi stati sia stata difficile, richiedendo una vasta esplorazione di possibilità, il successo del team nel trovare esempi robusti utilizzando i codici bosonici suggerisce che la chiave per sbloccare la non-località nei sistemi continui possa risiedere nel modo in cui l'informazione viene codificata, piuttosto che nella complessità grezza del sistema stesso. Il lavoro lascia aperta la questione se esista una forma veramente continua di non-località, ma suggerisce fortemente che, se esiste, essa si nasconda in un luogo che i metodi attuali non sono ancora stati in grado di raggiungere.
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