據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)26日?qǐng)?bào)道，科學(xué)家首次證明，機(jī)器學(xué)習(xí)可基于較少的實(shí)驗(yàn)測(cè)量重建量子系統(tǒng)，新方法不僅能幫助物理學(xué)家更快速地分析粒子系統(tǒng)，也有助于量子計(jì)算機(jī)等量子力學(xué)應(yīng)用的發(fā)展。研究發(fā)表在26日出版的《自然·物理學(xué)》雜志上。
電子等粒子系統(tǒng)能以許多不同的組合存在，每種系統(tǒng)都有特定的出現(xiàn)概率。在量子領(lǐng)域，未被觀察的系統(tǒng)并不以任何一種組合存在，而被認(rèn)為是所有可能的組合。當(dāng)測(cè)量時(shí)，系統(tǒng)塌陷成一種組合，這意味著，科學(xué)家無(wú)法在單個(gè)實(shí)驗(yàn)中觀察到整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜性，必須一次次進(jìn)行測(cè)量，直到確定整個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)。但這種方法適用于僅包含少量粒子的簡(jiǎn)單系統(tǒng)。隨著粒子數(shù)量的增加，系統(tǒng)的復(fù)雜性飆升。例如，每個(gè)電子擁有向上或向下的自旋，5電子系統(tǒng)擁有32種可能的組合；100個(gè)電子系統(tǒng)則擁有2的100次方種組合。此外，粒子糾纏也會(huì)加深量子系統(tǒng)的復(fù)雜程度，因此傳統(tǒng)方法力不從心。
在最新研究中，美國(guó)紐約計(jì)算量子物理中心副研究員朱塞佩·卡萊奧及加拿大科學(xué)家，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)規(guī)避了這些限制。他們將量子系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果提供給基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件工具，軟件會(huì)學(xué)習(xí)并嘗試模仿系統(tǒng)的行為。一旦軟件獲取足夠多的數(shù)據(jù)，它可以準(zhǔn)確地重建完整的量子系統(tǒng)。
研究人員使用基于不同量子系統(tǒng)的模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集對(duì)軟件進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果顯示，該軟件遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法：對(duì)于8個(gè)電子的系統(tǒng)，軟件只需約100次測(cè)量即可精確重建系統(tǒng)，而傳統(tǒng)方法則需近一百萬(wàn)次測(cè)量才能達(dá)到同樣的準(zhǔn)確度。新技術(shù)也可處理更大的系統(tǒng)，還能幫助科學(xué)家驗(yàn)證量子計(jì)算機(jī)是否正確設(shè)置，量子軟件是否按預(yù)期運(yùn)行等。
卡萊奧說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)與量子物理學(xué)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，除了用于基礎(chǔ)研究之外，也能改善人工智能的應(yīng)用。