量子技术可以加速机器的学习过程

维也纳大学的一项新实验展示了如何使用量子技术加速机器的学习过程。参与该工作的物理学家使用单光子量子处理器作为机器人。

该研究发表在 Nature 上。

量子计算领域近期取得了重大进展，人们正在不断地认识到此类技术的力量。这导致了该技术被应用于实际应用，现在专家们希望将人工智能（AI）和自主机器与量子物理和算法相结合。

学习过程

为了实现这一目标，科学家们一直在研究量子力学如何帮助机器人的学习过程，以及反之亦然。一些结果表明机器人可以更快地移动，或者量子实验可以使用新的学习技术。尽管机器人移动得更快，但它们仍然无法更快地学习，这是开发复杂自主机器所需的。

菲利普·瓦尔瑟（Phillip Walther）领导了一个由维也纳大学物理学家团队领导的国际合作。他们得到了因斯布鲁克大学、奥地利科学院、莱顿大学和德国航空中心的理论学家的支持。

该合作成功地实验性地证明了机器人的学习时间可以加速。该团队依赖于单光子和由麻省理工学院设计的集成光子量子处理器。处理器被用作机器人，学习如何将单光子路由到预定义的方向。

瓦莱里亚·萨吉奥（Valeria Saggio）是该出版物的第一作者。

“该实验可以证明，与不使用量子物理相比，学习时间显著减少，”萨吉奥说。

叠加原理

机器人可以通过被奖励完成正确的移动来学习。在经典世界中，例如左转和右转，只能选择一个并正确。但是，使用量子技术，机器人可以使用叠加原理，这意味着它可以同时进行这两个转弯。

汉德·布里格尔（Hand Briegel）和他的因斯布鲁克大学团队开发了关于量子学习代理的理论思想。

“这一关键特性使得可以实现量子搜索算法，该算法可以减少学习正确路径所需的试验次数。因此，能够以叠加方式探索其环境的代理将比其经典对应物学习得更快，”布里格尔说。

根据瓦尔瑟的说法，“我们才刚刚开始了解量子人工智能的可能性，因此每一个新的实验结果都有助于该领域的发展，该领域目前被认为是量子计算中最肥沃的领域之一。”