纳米技术现在 - 新闻稿：人工神经元与光子电路进行量子：量子概论作为人工智能与量子计算之间缺失的联系

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由光子制成的神经网络的抽象表示，具有可能与人工智能相关的记忆能力。（维也纳大学Equinox图形）

抽象的：
近年来，人工智能已变得无处不在，随着语音解释，图像识别，医学诊断等的应用。同时，量子技术已被证明能够超出世界上最大的超级计算机的计算能力。维也纳大学的物理学家现已展示了一种名为Quantum Memristor的新设备，该设备可以允许将这两个世界结合起来，从而解开前所未有的能力。该实验与国家研究委员会（CNR）和意大利的Politecnico di Milano合作进行，已在单个光子上运行的集成量子处理器上实现。这项工作发表在本期刊“原来光子学”期刊上。

人工神经元与光子电路进行量子：量子回忆录作为人工智能与量子计算之间缺失的联系

奥地利维也纳|发表于2022年3月25日

所有人工智能应用的核心是称为神经网络的数学模型。这些模型的灵感来自由互连节点制成的人脑的生物结构。就像我们的大脑通过不断重新排列神经元之间的联系一样，神经网络也可以通过调整内部结构来进行数学训练，直到它们能够完成人体水平的任务：识别我们的脸，解释医疗图像以诊断，甚至开车。因此，具有能够快速有效地执行神经网络中涉及的计算的集成设备已成为学术和工业的主要研究重点。

该领域的主要游戏规则改变者之一是在2008年制造的Memristor的发现。此设备根据对过去当前的内存而更改其阻力，因此，Memory-Consistor或Memristor名称。在发现后，科学家立即意识到（除其他许多应用中），回忆录的特殊行为与神经突触的行为非常相似。因此，备忘录已成为神经形态体系结构的基本构建基础。

由维也纳大学，国家研究委员会（CNR）和由Philip Walther教授和Roberto Osellame博士领导的一组实验物理学家和Politecnico di Milano，现在已经证明，可以设计具有相同用途的设备作为备忘录的行为，同时作用于量子状态并能够编码和传输量子信息。换句话说，是量子回忆录。意识到这种设备是具有挑战性的，因为回忆录的动力学倾向于与典型的量子行为相矛盾。

通过使用单个光子，即单个量子颗粒的光颗粒，并利用它们在两个或多个路径的叠加中同时传播的独特能力，物理学家克服了挑战。在他们的实验中，单个光子沿波导在玻璃基板上的激光写入激光传播，并以多个路径的叠加为导向。vwin徳赢官网这些路径之一用于测量通过设备的光子的通量，并通过复杂的电子反馈方案来调节另一个输出的传输，从而实现了所需的回忆行为。除了展示量子备忘录外，研究人员还提供了模拟，表明具有量子回忆录的光网络可用于学习经典和量子任务，这暗示了量子回忆录可能是人工智能和量子计算之间缺失的联系。

``在人工智能中解除量子资源的全部潜力是当前量子物理学和计算机科学研究的最大挑战之一。维也纳大学的菲利普·沃尔瑟（Philip Walther）小组最近还证明，在使用量子资源和借用量子计算中借用方案时，机器人可以更快地学习。这项新成就代表了迈向量子人工智能成为现实的未来的又一步。

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