人工智能首次實(shí)現(xiàn) 多重量子關(guān)聯(lián)的同時(shí)分類(lèi)
摘要:隨著對(duì)EPR佯謬的深入研究,人們逐漸理解愛(ài)因斯坦所指的“幽靈般的超距作用”來(lái)源于量子世界的非定域關(guān)聯(lián),并且它還可以進(jìn)一步細(xì)分為量子糾纏、量子導(dǎo)引和貝爾非定域性等層次。
記者近日從中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)獲悉,該校郭光燦院士團(tuán)隊(duì)成員李傳鋒、許金時(shí)等與國(guó)內(nèi)同行合作,將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于研究量子力學(xué)基礎(chǔ)問(wèn)題,首次實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的多重非經(jīng)典關(guān)聯(lián)的同時(shí)分類(lèi)。該成果日前發(fā)表在國(guó)際物理學(xué)權(quán)威期刊《物理評(píng)論快報(bào)》上。
愛(ài)因斯坦、波多爾斯基和羅森等人質(zhì)疑量子力學(xué)完備性,后來(lái)被稱(chēng)為EPR佯謬。隨著對(duì)EPR佯謬的深入研究,人們逐漸理解愛(ài)因斯坦所指的“幽靈般的超距作用”來(lái)源于量子世界的非定域關(guān)聯(lián),并且它還可以進(jìn)一步細(xì)分為量子糾纏、量子導(dǎo)引和貝爾非定域性等層次。各種不同的量子關(guān)聯(lián)已經(jīng)成為量子信息領(lǐng)域的關(guān)鍵資源,并扮演著重要的角色。
然而,刻畫(huà)任意給定的一個(gè)量子態(tài)中的非經(jīng)典關(guān)聯(lián)仍存在巨大挑戰(zhàn)。首先是其計(jì)算極其復(fù)雜。其次是實(shí)驗(yàn)上數(shù)據(jù)采集時(shí)間隨著系統(tǒng)粒子增加呈指數(shù)增加。最后,人們并不清楚是否存在一個(gè)統(tǒng)一的框架,可以通過(guò)相同的測(cè)量或可觀測(cè)量的集合,實(shí)現(xiàn)所有這些非經(jīng)典關(guān)聯(lián)的同時(shí)區(qū)分。
機(jī)器學(xué)習(xí)可通過(guò)一系列的訓(xùn)練數(shù)據(jù),得到一個(gè)可輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的函數(shù)或模型。通過(guò)巧妙的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),在光學(xué)系統(tǒng)中制備出一簇參數(shù)可調(diào)的2比特量子態(tài)。通過(guò)只輸入量子態(tài)的部分信息,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)以及決策樹(shù)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)455個(gè)量子態(tài)的非經(jīng)典關(guān)聯(lián)屬性進(jìn)行學(xué)習(xí),成功地實(shí)現(xiàn)了多重非經(jīng)典關(guān)聯(lián)分類(lèi)器。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分類(lèi)器能以大于90%的高匹配度同時(shí)識(shí)別量子糾纏、量子導(dǎo)引和貝爾非定域性等不同的量子關(guān)聯(lián)屬性,且無(wú)論在資源消耗還是時(shí)間復(fù)雜度上,都遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)判據(jù)所依賴(lài)的量子態(tài)層析方法。
該成果推動(dòng)了人工智能與量子信息技術(shù)的深度交叉。未來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種有效的分析工具,將有助于解決更多量子科學(xué)難題。
責(zé)任編輯:付琳
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