AI神经网络实现模拟量子系统的突破

随着量子研究地深入，越来越多的应用场景都加入了量子。近日，科学家利用基于神经网络的新算法，模拟量子系统的“稳态”。这一研究大获成功，降低了计算复杂度和算力需求的同时，也为解决量子科学和信息领域打下了基础。

而AI神经网络新算法要依靠高速运算。由于太赫兹光波具有每秒几万亿次频率周期的光波，能够在短时间内发射。所以，这种光波可以用来控制超导态的一些基本量子特性。在应用场景中，光诱导的超导电流为电磁设计量子工程应用的涌现、材料特性和集体想干震荡开辟了一条全新的道路。简而言之，太赫兹光波可以帮助科学家利用超电流，创造出速度极快的量子计算。

神经网络说白了就是一种机器学习的算法，通过大量有监督的训练学习，让机器能够模拟人脑中的神经网络进行准确快速的逻辑判断。就拿大家都熟悉的AlphaGo与人类的围棋比赛为例。由于一局围棋中的移动组合比估计的宇宙中的原子的数量要多，它需要的不仅仅是处理能力，还需要学习能力。所以，AlphaGo在短时间内练习下数十万局的棋，才有能力击败最优秀的人类棋手。

这也不是AI第一次遇上量子计算了，在去年就已经研发出神经网络量子纠错系统。量子世界有着一大特性——量子信息对环境噪音非常敏感，这就意味着量子信息需要定期修正，即量子纠错。量子纠错可以提高算法准确率，形成高精度的量子纠错算法。

科学家还表示，在物理学中还有不少问题能通过神经网络技术加以解决。无论如何，量子就像5G一样，是未来发展的趋势，虽然现在还处在初步阶段，但是我们相信在将来一定能用上相关的应用。