一种基于人工智能算法的量子纠错系统.doc
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1、一种基于人工智能算法的量子纠错系统德国马克斯普朗克光学研究所的研究人员提出一种基于人工智能算法的量子纠错系统,通过足够的训练,这种方法有望超过其他纠错策略。量子计算机可以解决传统计算机无法完成的复杂任务。然而,量子态(quantum states)对来自外界的持续干扰极其敏感。研究人员希望使用基于量子纠错(quantum error correction)的主动保护来解决这个问题。近日,德国马克斯普朗克光学研究所所长Florian Marquardt及其团队在物理期刊physical review X上发表论文Reinforcement Learning with Neural Network
2、s for Quantum Feedback,提出一种基于人工智能算法的量子纠错系统。2016年,人工智能程序AlphaGo在围棋比赛中击败了世界上最强的人类棋手,举世瞩目。鉴于一局围棋中的移动组合比估计的宇宙中的原子的数量更多,它需要的不仅仅是处理能力。相反,AlphaGo利用了人工神经网络,它可以识别视觉模式,甚至能够学习。与人类不同,AlphaGo能够在短时间内练习下数十万局围棋,最终得以超越最优秀的人类棋手。马克斯普朗克研究所的研究人员正试图利用这种神经网络为量子计算机开发纠错学习的系统。人工神经网络是一种模拟相互连接的神经细胞(神经元)行为的计算机程序在这项研究中,大约有2000人工
3、神经元相互连接。“我们从计算机科学中获取最新的想法,并将其应用到物理系统,”Florian Marquardt说:“这样,我们可以从快速进步的AI领域获益。”学习量子纠错:神经网络在执行任务时,人工神经元活动的可视化图片来源:马克斯普朗克光学研究所该研究的主要想法可以概括为一下几点:人工神经网络或能够超过其他纠错策略在论文中,该团队证明了人工神经网络能够自我学习如何执行一项对未来量子计算机操作至关重要的任务量子纠错。甚至通过足够的训练,这种方法有望超过其他纠错策略。为了理解它的工作原理,首先需要了解量子计算机的工作方式。量子信息的基础是量子比特(quantum bit,或qubit)。与传统的
4、数字比特不同,量子比特不仅可以采用0和1两个态,而且可以采用两种态的叠加。在量子计算机的处理器中,甚至有多个量子比特作为联合态的一部分叠加在一起。这种纠缠让量子计算机具有解决某些复杂任务的强大处理能力,而这些任务是传统计算机毫无办法的。但是,量子信息对环境噪声非常敏感。量子世界的这一特性意味着量子信息需要定期修正即量子纠错。然而,量子纠错需要的操作不仅复杂,而且必须要保持量子信息本身的完整。量子纠错就像一场规则奇特的围棋游戏Marquardt在介绍该研究的工作原理时提出了一个有趣的类比,他说:“你可以把量子计算机的元素想象成一块围棋棋盘,量子比特像棋子一样分布在整个棋盘上。”但是,与传统的围棋
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