人工智能首次实现多重量子关联的同时分类

 公司新闻     |      2020-02-24 21:15

  技术应用于研究量子力学基础问题,首次实验实现了基于机器学习算法的多重非经典关联的同时分类。该成果日前发表在国际物理学权威期刊《物理评论快报》上。

  爱因斯坦、波多尔斯基和罗森等人质疑量子力学完备性,后来被称为EPR佯谬。随着对EPR佯谬的深入研究,人们逐渐理解爱因斯坦所指的“幽灵般的超距作用”来源于量子世界的非定域关联,并且它▽•●◆还可以进一步细分为量子纠缠、量子导引和贝尔非定域性等层次。各种不同的量子关联已经成为量子信息领域的关键资源,并扮演着重要的角色。

  然而,刻画任意给定的一个量子态中的非经典关联仍存在巨大挑战。首先是其计算▪•★极其复杂。其次是实验上数据采集时间随着系统粒子●增加呈指数增加。最后,人们并不清楚▼▲是•☆■▲否存在一个★-●=•▽统一的框架,可以通过相同的测量或可观测量的集合,实现所有这些非经典关联的同时区分。

  机器学习可通过一系列的▲●…△训练数据,得到一个可○▲-•■□输出预测结果的函数或模型。通过巧妙的实验▼▼▽◇=△▲●▽●设计,在光学系统中制备出一簇参数可调的2比特▪…□▷▷•量子态。通过只输入量子态的部分信息,利用神经网络、支持向量机以及决策树等机器学习模型对455个量子态的非经典关联属性进行学习,成功地实现了多重非经典关联分类器。

  该成果推动了人工智能与量子信息技术的深度交叉。未来,机器学习作为一种有效的分析工具,将有助于解决更多量子科学难题。

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