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用于量子系统自动测量的科学家释放机器学习算法

字号+作者: 来源:大学生创业网 2019-10-09 21:52:05 我要评论() 收藏成功收藏本文

量子计算机的运算速度是传统计算机的数万亿倍。机器学习可以使计算机通过数据独立地进行优化。如果机器学习与量子计算机相结合,我们能否建立具有超高速运算的智能计算机?

量子计算机的运算速度是传统计算机的数万亿倍。机器学习可以使计算机通过数据独立地进行优化。如果机器学习与量子计算机相结合,我们能否建立具有超高速运算的智能计算机?

人类已经朝着这个目标迈出了第一步!9月底,牛津大学在npjquantumInformation上发表了一篇论文。牛津大学与巴塞尔和兰开斯特大学合作,开发了一种计算量子点的机器学习算法。利用这一技术,人类可以构建更大的量子结构和更复杂的量子计算机。

首先,让我们了解一下量子点是什么。

为了使量子点达到最佳状态,必须相当精确地控制电压。

量子点(量子点,量子点)是指纳米尺寸的材料,通常是半导体,它可以限制电子和空穴产生光、电、自旋等可控性质。量子点技术已被应用于晶体管、太阳能电池和其他领域;近年来,量子点已被用于量子计算机操作。

量子点中的电子自旋态是量子计算机中最小的信息单位,称为量子二进制(量子位)。在量子点中,电子被束缚在陷阱(陷阱)上,它们的自旋态可以通过电压控制迅速切换到特定的情况。因此,人类可以利用这个特性来构建量子计算机并执行量子运算。

为了使量子点达到最优状态,必须相当精确地控制电压。问题是,当量子点的数目增加时,即量子点的数目增加,如果每个量子点要达到最佳状态,就必须花费大量的时间来调整电压,因为每个量子点是不同的,每个量子点必须进行一次调整。

也就是说,人类能否自动测量和控制量子系统是扩大量子计算机应用的关键问题。

量子系统的机器学习自动测控

最近,牛津大学(OxfordUniversity)发布了一种计算量子点的机器学习算法,为这个问题提供了解决方案。与传统的数据处理方法相比,该算法能够自动测量和控制量子系统,可以减少测量时间和次数。研究人员通过电压和量子点之间的关系来训练机器学习算法,从而找到最有效的测量和控制方法。

牛津大学的材料教授Nataliaares说,这是人类第一次使用机器学习来测量量子点,这样我们就可以建造更大的量子设备。

下一步,巴塞尔大学教授dominikzumbühl表示,该算法需要应用于其他材料制造的量子点,创造出更好的量子计算机,并构建更大的量子结构。

通过机器学习算法,人们可以使量子点的测量和控制自动化,提高操作性能,从而制造出更复杂的量子设备。也许在不久的将来,一些科学家将开发出运行在量子计算机上的人工智能,而通过量子计算机的高速运行,人类可能有机会开发出更高的智能和更广泛应用的超级人工智能。

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