實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)之后，量子計(jì)算進(jìn)入含噪中等規(guī)模時(shí)代，如何理解和克服噪聲成為量子計(jì)算邁向?qū)嵱没难芯恐攸c(diǎn)。記者9月25日獲悉，國防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院QUANTA團(tuán)隊(duì)，提出一種基于量子糾纏和機(jī)器學(xué)習(xí)的量子過程層析方法，能夠有效抑制噪聲并大幅減少層析開銷，可在含噪環(huán)境下重構(gòu)更大規(guī)模量子計(jì)算過程。基于該方法，QUANTA團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)和研制成功一款可編程硅基光量子計(jì)算芯片，實(shí)驗(yàn)證實(shí)了其有效性。相關(guān)成果在線發(fā)表于國際頂級(jí)期刊《物理評(píng)論快報(bào)》。論文審稿人評(píng)價(jià)“這項(xiàng)工作在解決量子信息科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵問題上邁出了至關(guān)重要的一步”。

據(jù)論文第一作者、國防科技大學(xué)博士生薛詩川介紹，量子過程層析就像CT一樣，通過輸入和測(cè)量量子態(tài)完成對(duì)未知量子過程的“掃描”，可以重構(gòu)量子過程的全部信息。這對(duì)研究復(fù)雜量子物理系統(tǒng)和開發(fā)量子計(jì)算機(jī)都非常必要。然而，標(biāo)準(zhǔn)的量子過程層析方法在量子態(tài)制備、測(cè)量和數(shù)據(jù)處理等方面都需要指數(shù)開銷，限制了可層析系統(tǒng)的規(guī)模。而執(zhí)行量子過程層析的量子裝置本身也自帶噪聲，大大降低了層析的準(zhǔn)確性。新方法通過引入量子糾纏，大幅減少了標(biāo)準(zhǔn)量子過程層析中的輸入量子態(tài)數(shù)目，降低了所需的測(cè)量次數(shù)，又通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法讓實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中的各部分噪聲在一定程度上相互抵消，能更精確地層析更大系統(tǒng)中的復(fù)雜量子過程。

“在新設(shè)計(jì)的硅基光量子計(jì)算芯片上，通過簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，量子過程層析的平均保真度從92.38%提升至95.56%，未來引入新的優(yōu)化策略還可進(jìn)一步提升。”論文共同第一作者、國防科技大學(xué)博士生王易之說。

論文通信作者、QUANTA團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人吳俊杰研究員指出，這項(xiàng)工作說明機(jī)器學(xué)習(xí)方法這種人工智能技術(shù)在理解和克服噪聲方面能夠發(fā)揮重要作用。同時(shí)，量子計(jì)算加速人工智能問題的求解也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。量子計(jì)算與人工智能的交叉方向——“量子人工智能”的突破有望成為繼量子霸權(quán)之后量子計(jì)算發(fā)展的新里程碑。