Bài báo này đề cập đến vấn đề mô tả hiệu quả các hệ thống lượng tử quy mô lớn, chẳng hạn như các bộ mô phỏng lượng tử tương tự và máy tính lượng tử cực lớn. Đây là một thách thức đáng kể trong khoa học lượng tử, khi không gian Hilbert của một hệ lượng tử tăng theo cấp số nhân với kích thước hệ thống. Bài báo này nhấn mạnh rằng những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo (AI), vốn nổi trội trong nhận dạng mẫu đa chiều và xấp xỉ hàm, đã nổi lên như những công cụ mạnh mẽ để giải quyết thách thức này. Nghiên cứu về việc biểu diễn và mô tả các hệ thống lượng tử có khả năng mở rộng bằng AI đã rất rộng rãi, từ nền tảng lý thuyết đến triển khai thực nghiệm. Những nỗ lực này có thể được phân loại thành ba mô hình hiệp đồng, bao gồm học máy (đặc biệt là học sâu) và mô hình ngôn ngữ, dựa trên cách AI được tích hợp. Bài báo này thảo luận về cách mỗi mô hình AI góp phần giải quyết hai thách thức cốt lõi trong việc mô tả đặc điểm hệ lượng tử: dự đoán các tính chất lượng tử và tạo ra các mô hình thay thế của các trạng thái lượng tử. Những thách thức này là nền tảng cho các ứng dụng đa dạng, từ xác thực và đánh giá chuẩn lượng tử đến cải thiện các thuật toán lượng tử và hiểu các pha của vật chất có tương quan mạnh. Bài báo cũng thảo luận về những thách thức chính, các vấn đề chưa được giải quyết và triển vọng tương lai cho giao diện giữa AI và khoa học lượng tử.
