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科学家发布自动测量量子进制的机器学习算法

分类:公司新闻 作者: 来源: 发布:2019-10-03 12:01
  

量子计算机的运算速度是传统计算机的数万亿倍,机器学习可以让计算机通过数据自主优化,如果将机器学习结合量子计算机,是否可以打造超高速运算的智能计算机?

人类向这个目标迈出了第一步!9月底,牛津大学在《npj Quantum Information》发布一篇论文。牛津大学与Basel、Lancaster大学合作,开发出计算量子点的机器学习算法。通过这样技术,人类可以构建更大的量子进制结构,打造更复杂的量子计算机。

首先,我们来了解“量子点”是什么?

要让量子点达到最适状态,电压必须控制得相当精准

量子点(quantum dots,QDs)指的是纳米尺寸等级的物质,通常是半导体,可以将电子与电洞局限在其中,产生可以控制的光、电、自旋等性质。量子点的技术已被应用在晶体管、太阳能电池等领域;近年,量子点被应用在量子计算机的运算。

量子点中的电子自旋态是量子计算机的最小信息单位,称为量子进制(qubit)。在量子点,电子被束缚在陷阱(trap)中,它们的自旋态可以借由电压的控制而快速切换,转换成指定的态势。因此人类可以便用这个特性打造量子计算机,进行量子运算。

为了要让量子点达到最适状态,电压必须控制得相当精准。问题是,当量子点数量扩大,也就是量子进制增加后,若要让每个量子点都达到最适状态,就必须花上大量的时间调整电压,因为每个量子点都不相同,必须要针对每个量子点,一个一个调整。

也就是说,人类是否可以自动测量并控制量子进制,是扩大量子计算机应用的关键议题。

通过机器学习,让量子进制的测量与控制自动化

近期牛津大学发布计算量子点的机器学习算法,为这个问题提供了解决方案。该算法可以自动化测量与控制量子进制,比起传统的数据处理方式,可以减少测量时间与次数。研究人员借由电压与量子点的变化关系训练该机器学习算法,让它可以找到最有效率的测量与控制方式。

牛津大学材料系的教授Natalia Ares表示,这是人类第一次使用机器学习测量量子点,让我们可以构建更大的量子设备。

关于下一步,Basel的教授Dominik Zumbühl则表示,要将此算法应用到其他材料打造的量子点中,创建更好的量子计算机,也构建更大的量子进制结构。

通过机器学习算法,人们将量子点的测量与控制自动化,提升运算性能,让我们可以打造更复杂的量子设备。或许在不久的将来,就有科学家开发出用量子计算机运行的人工智能,借由量子计算机的高速运算,或许人类有机会开发出智力更高,应用更广的超级人工智能。


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