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人工智能力助量子误差矫正

德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特(Florian Marquardt)及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》,提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统 量子计算机可以解决传统计算机不能处理的复杂任务,但由于量子态对环境的恒定干扰极其敏感,使得量子计算机难以实际应用。而基于量子误差校正的主动防护措施可解决量子态的抗干扰问题。 这种量子纠缠使得量子计算机能够解决传统计算机无法处理的复杂任务。但是量子信息对环境中的噪声非常敏感,因此在量子计算工程中需要不断纠正量子信息。这种操作不仅复杂,而且纠正过程需要保证量子信息的完整。 (3)辅助量子位揭示了量子计算机中的缺陷 在量子计算机中引入了辅助量子位,并将其定位在储存实际量子信息的量子位之间。 马夸特最后还指出,基于人工智能的模式识别不仅可以应用于量子矫正,而且在物理学的其他领域也能起到有效作用。

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人工智能力助量子误差矫正

》,该论文提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。 量子计算机可以解决传统计算机不能处理的复杂任务,但由于量子态对环境的恒定干扰极其敏感,使得量子计算机难以实际应用。而基于量子误差校正的主动防护措施可解决量子态的抗干扰问题。 这种量子纠缠使得量子计算机能够解决传统计算机无法处理的复杂任务。但是量子信息对环境中的噪声非常敏感,因此在量子计算工程中需要不断纠正量子信息。这种操作不仅复杂,而且纠正过程需要保证量子信息的完整。 (3)辅助量子位揭示了量子计算机中的缺陷 在量子计算机中引入了辅助量子位,并将其定位在储存实际量子信息的量子位之间。 马夸特最后还指出,基于人工智能的模式识别不仅可以应用于量子矫正,而且在物理学的其他领域也能起到有效作用。

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    气候变化科学的量子人工智能(CS)

    基于人工智能的方法在改善预测方面显示出了有希望的结果,但在处理地球规模的海量数据所需的必要硬件和软件的可用性仍然有限。量子计算是一个新兴的范例,在许多领域都有潜在的适用性。 在这篇文章中,我们认为,为量子计算机设计的人工智能算法——也被称为量子人工智能(QAI)——的新发展,可能为推进气候变化科学提供必要的关键突破。 气候变化科学的量子人工智能.pdf

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    张首晟:量子计算、人工智能与区块链

    随着全球新一轮科技革命的飞速发展,颠覆性技术革新风起云涌,其中最引人瞩目的包括量子计算、人工智能与区块链等。这些颠覆性技术与中国传统文化有无联系?与基础科学(如数学、物理学)有何关系? 目前,量子计算、人工智能与区块链是整个信息技术行业中最重要的三大基础技术。 不过,人工智能的基础是各种数据,再好的算法,再强大的计算机没有数据的话也无法成为人工智能人工智能,现在虽然看到了它在突飞猛进,但我觉得还处在非常早期。为什么这么讲呢? 最近我在人工智能方面写了一篇文章,将会在美国的科学院杂志上发表,里面会提到,人类最伟大的科学发现,有相对论、量子力学等,在化学里面最伟大的发现就是元素周期表的发现。 今天我们要解决的量子计算、人工智能、区块链技术的问题,都是整个人类的问题,中国科学家会面临非常大的机遇,除了要把应用科技做好,还应该有真正原创的基础科学突破,比如上述介绍的物理和数学原理,尽管这些东西听起来比较抽象

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    DeepMind|用人工智能量子尺度上模拟物质

    尽管经过几十年的努力并取得了一些重大进展,但准确模拟电子的量子力学行为仍然是一个公开的挑战。 近一个世纪前,埃尔温-薛定谔提出了他著名的支配量子力学粒子行为的方程式。将这个方程应用于分子中的电子是具有挑战性的,因为所有的电子都会相互排斥。 随着技术越来越多地转向量子尺度,以探索有关材料、药物和催化剂的问题,包括那些我们从未见过或甚至想象过的问题,深度学习显示出在这个量子力学层面准确模拟物质的希望。

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    解决数独问题用人工智能还是量子计算?

    探索如何使用人工智能量子计算机从头开始创建一个智能数独求解器。 ? 在深入探究之前,先来了解一下历史 马克•布洛赫说:“历史被称为学科之母。”那么,让我们来谈谈著名的数独游戏是如何诞生的吧。 使用人工智能算法集满足约束 计算科学的基本原理是依靠逻辑来满足某些约束的能力。在解决数独问题时,我们必须训练求解器以寻找除基本规则外的一些特定的获胜模式。 解决数独作为约束满足问题的量子方法 现在,我们将尝试使用“量子模拟退火”解决简单的Sudoku网格。首先,什么是模拟退火? 我们已经成功实现了两种智能解决方案,其中一种使用经典计算,并且使用了功能非常强大的人工智能启发式算法,甚至可以解决对角数独网格。 第二种方法使用异步混合启发式采样器,该采样器也恰好使用绝热量子计算模型的模拟退火来将约束满足问题转换为二进制二次模型以对其进行采样,从而获得最佳采样解。

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    量子计算基础——量子测量

    技术背景 在上一篇博客中,我们用矩阵的语言介绍了量子计算中基本量子单元——量子比特,与量子门操作的相关概念。通过对量子态的各种操作,相当于传统计算机中对经典比特的操作,就可以完成一系列的运算了。 但是量子计算的一个待解决的问题是,所有存储在量子态中的信息是没办法从经典世界直接读取的,只能通过量子测量,使得量子态坍缩到经典比特之后,才能够在经典世界里进行读取。 总结概要 量子的世界与经典的世界存在着信息的隔阂,我们可以通过多个量子比特所构成的量子态去存储大量的信息,以及进行规模大到经典计算机所无法执行的运算。 但是毕竟我们还依然生活在经典的世界中,最终我们还是需要将量子态坍缩到经典比特再进行读取,而这个使得量子态坍缩的过程,就是一种量子测量的方法。 通过大量的量子测量,我们就可以近似的获得到量子态矢量中所存储的信息。

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    IBM专家:人工智能量子计算助力新材料探索

    吉尔提出,人工智能量子计算正加速潜在新材料的探索过程。 吉尔没有指明现有的特定重大突破,但他说IBM人工智能系统沃森(Watson)已经应用在新型聚合物的研发过程中。 IBM由此更为关注量子计算的潜力,它可以大幅提升计算效率,并且利用量子物理的特性更加逼真地模拟自然世界。

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    量子计算+人工智能——这才是未来科技的最大热门!

    编译 | AI科技大本营 参与 | shawn 编辑 | 明明 90年代初,当卫奇塔州立大学(Wichita State University)的物理学教授Elizabeth Behrman开始结合量子物理学和人工智能 量子机器学习系统处理的是量子态,而不是人类可以理解的数据,量子态和数据的相互转换会使系统原有的优势消失。 量子计算机可以在受到噪声影响前,迅速完成分类任务。“在完全通用且容错的量子计算机到来之前,量子计算可以提供量子优势。” IBM的 Thomas J. 去年,NASA量子人工智能实验室(NASA’s Quantum Artificial Intelligence Lab)的研究人员Alejandro Perdomo-Ortiz和他的团队在一篇论文中,用一个 同样,量子机器学习系统也是包罗万象的,它所反映的世界要远远大于我们的世界。毫无疑问,量子机器学习系统将在处理量子数据上大放光彩。当数据不是图像,而是物理学或化学实验的产物时,量子计算机将会大显神通。

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    量子技术与人工智能:同时进化的双生子

    越大体量的数据对人工智能来说越有利,越有可能达成有效的结果推导,但如果数据达到一定体量,经典计算就难以带动了。而量子计算的处理能力会随着量子位的增加而指数增加,这个增长速度能够超越人类数据增长速度。 一旦成功研制出商业上可行的量子计算机,能在几秒钟内完成今天计算机几千年的计算量。人工智能,特别是依赖大规模数据处理的机器学习技术,将大大受益于量子计算,从而产生无限可能。 而如果使用量子计算,则可以把硬件体积和能耗大大降低,有利于人工智能技术的通用化。 而在量子计算的法则下,量子叠加性使并行运算成为现实,系统能通过并行计算不断学习处理之前从未遇到的新数据,给人工智能不断实现自我进化提供了近乎「水和空气」的基础。 人工智能技术可以实现对量子计算的自校准评估,所以量子计算驱动的人工智能可以回头帮一下量子计算,通过多元推导的方式检视量子计算的过程与结果。所以说,人工智能量子计算似乎是一对不得不同时进化的双生子。

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    人工智能系统学习量子力学的基本定律

    而在化学领域,人工智能已经成为预测量子系统实验的工具,为了可以更好的应用,人工智能需要系统地结合物理基本定律。 跨学科团队的化学家、物理学家和计算机科学家,开发出了一种深度机器学习算法,可以预测分子的量子态,以及所谓的波函数,通过学习解决量子力学的基本方程,确定所有属性的分子。 ? 用计算机科学技术开发一个人工智能算法,不仅能以灵活的方式捕获波函数行为,而且还能以一种可控的算法,用化学和物理技术处理和表示量子化的数据。” 团队在IPAM一个跨学科的、为期3个月的研究项目中聚集在一起,研究的主题是量子物理中的机器学习。 当时,柏林技术大学软件工程与理论计算机科学研究所的Klaus Robert-Muller表示: “这项跨学科的工作是一个重要的进展,因为它表明,人工智能方法可以有效地执行量子分子模拟的最困难的方面。

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    【业界】研究表明:人工智能是理解量子系统的关键

    AiTechYun 编辑:nanan 当研究人员用量子计算机进行实验时,他们基本上是在黑暗中工作。我们目前的电脑速度太慢,无法验证任何超出最基本的量子实验的结果。 但是有一个研究小组认为人工智能可以弥补这个差距,他们已经做了模拟来证明这一点。 ? 纽约Flatiron研究所的研究人员最近开发了一种他们认为会改变我们测量量子态的方法。 因为与量子位不同,位(bits)不可能同时存在,因此计算机必须对量子位可能存在的每个排列进行不同的模拟。 简单的数学表明,我们需要运行超过100万亿兆。 这并不是一个错误,量子模拟所需要的数学是简单的。 如果考虑到量子位不仅仅是孤独的位,而且实际上与其他位纠缠在一起,导致它们有更多的排列,那么你就会成倍地增加必要的实验次数。 此外,根据研究,这可以扩大到与更大的量子系统一起工作。 实质上,该团队开发了一种使用AI来有效校准量子系统的方法。

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    张首晟演讲:量子计算、人工智能与区块链(附PPT)

    本文重新温读张首晟教授2018年8月在谷歌的演讲PPT《量子计算, 人工智能与区块链》。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 关于未来信息技术内容,包括:量子计算,AI人工智能、区块链。特别是这三者的联系。 我们整个世界科学是最无止境、最没有国界的,科学能真正把人类带到超越国界的,今天我们所要解决的人工智能量子计算都是整个人类的问题。 我通常认为量子计算对于人工智能来说是一种有用的搜索算法,所以人工智能最有趣的方法之一。所以我不是说这三种趋势必须永远在一起运作,实际上它们可以通过竞争达到进步。 所以一方面量子计算和区块链在互相竞争,因为克里托编码算法可能会被康普顿击破。但另一方面我也看到,康普顿可以帮助人工智能做最高效的搜索,这也是人工智能需要去做的。

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    量子计算及量子计算的模拟

    通常对于量子计算机的理解就是,因为量子计算机的存储特征,可以处理很大的数据,而不是像传统计算机那样只是处理1、0二进制数,因此计算效率更高。 ,这是量子物理重要的一个特征。 这在量子计算机的制造和算法的研究中,都必须考虑到的问题。 量子密码 因为不可测的特征带来的无法窃听和不可克隆特征,强大的量子计算能力虽然对传统的密码学是一个灾难,但同时也会出现新的、更强大的加密算法。 单量子比特门 如同传统计算机一样,量子计算机也是通过逻辑门的运算来完成实际运算的。 除了在实际的量子计算机上实验,目前也有很多软件提供了量子计算的模拟能力,从而可以尝试自己的算法和实验,达到学习的目的。

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    未来20大科技发展趋势—人工智能、物联网、量子计算...

    物联网、数据分析、以及人工智能这三大技术之间的合作将会在世界上创造出一个巨大的智能机器网络,在不需人力介入的情况下实现巨量的商业交易。 人工智能软件则会被使用到商业上,例如从数百TB的数据里面提取有意义的信息,使商业服务自动化,以及替代诸如客服、教师等传统意义上 “以人为本”的职业。 但是,机器人与自动化也会带来许多的危机。 5量子计算 量子计算是通过叠加原理和量子纠缠等次原子粒子的特性来实现对数据的编码和操纵。 虽然在过去的几十年里,量子计算只存在于理论上,近些年的研究已经开始出现有意义的结果。 代表性技术:量子纠错、量子编程、后量子密码学 实际应用:MIT量子叠加研究、IBM云端量子计算服务、量子通讯卫星 6 混合现实 虚拟现实和增强现实(VR和AR)技术已经在消费电子市场激发了极大的热情 自动人工智能软件将会可以从散乱的数据中识别并提取有关联的信息。而这种数据分析的能力将会从商业应用扩散到普通人手里。

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    人工智能在改变 量子计算将颠覆 很远吗?也许就在明天:霍尼韦尔要发布迄今最强量子计算机

    霍尼韦尔对于此次将要推出的量子计算机信心十足。公告中称,这一产品量子体积将至少达到64,是目前业界产品的两倍,且在未来五年,量子计算机的量子体积还将每年将提高10倍。 学界普遍认为当量子计算机的量子比特超过 50,量子优势就实现了。 都想争的“霸权” 中国也在努力 量子计算研究始于上世纪八十年代,包含量子处理器、量子编码、量子算法、量子软件等关键技术,量子处理器的物理实现是当前阶段的核心瓶颈,包含超导、离子阱、硅量子点、中性原子、光量子 Google在2018年实现72位超导量子比特,在2019年证明量子优越性; IBM在2019年1月展示具有20位量子比特的超导量子计算机,并在9月将量子比特数量更新为53位; 微软在2019年推出量子计算云服务 蒸汽机的到来引发了第一次工业革命,燃气机引发了第二次工业革命,计算机的诞生引发了第三次工业革命,那么量子计算与人工智能的到来,很可能成为推动第四次工业革命的力量。

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    【谨慎对待 “量子霸权” 】从5量子比特到50量子比特,量子计算的基础问题从未解决

    但是量子计算机的最大优势就是每一个量子比特的运算能力都远远高于传统比特。长久以来,大家都相信 50 个量子比特的量子计算机应该能够解决让传统计算机束手无策的某些问题。 通往通用量子计算时代的道路仍然极为坎坷,需要多方的共同努力。 量子计算机的本质 量子计算的优势和所面临的挑战,都源于量子物理本身。 这也就是为什么 5 量子比特位和 50 量子比特位的量子计算机有天壤之别。 干扰和错误 实现量子计算还面临着一项基础性困难。和自然界的其它过程一样,噪声干扰无处不在。随机波动、来自量子比特的热能、甚至基本的量子物理过程都可能会改变量子比特所处的状态,进而干扰到量子计算。 加贝塔认为只有这样的 “量子容量” 概念才能对量子计算机的计算能力有一个很好的表征,并且他还认为当务之急就是发展能够提升量子容量的量子计算硬件。

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    潘建伟团队光量子计算机TDA新算法横空出世,人工智能量子计算破局

    现在谈论即将到来的“量子优势”:量子计算机可以超越当今最好的传统超级计算机的手段执行任务。量子计算的全部重点在于量子位,而不是经典位。 为了用许多这样的量子位进行计算,它们必须全都维持在相互依赖的状态叠加——量子相干状态,其中量子位据说是纠缠的。这样,对一个量子位的调整可能会影响所有其他量子。 哈佛大学的量子理论家AlánAspuru-Guzik估计,如今,大约有10,000个物理量子位需要做一个逻辑量子位,这是一个完全不切实际的量子数。 任何量子计算必须在退相干启动和扰乱量子位之前完成。通常,目前组装的量子比特组具有几微秒的退相干时间。 量子计算的力量就是这个量子体积,Gambetta说现在最好的方法是开发量子计算硬件来增加可用的量子体积。 这就是为什么量子优势的观点比看起来更可行的原因之一,但是它留下了很多问题。跑赢哪个问题?

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    量子机器学习

    量子机器学习 Quantum-enhanced machine learning Havlíček et al. demonstrate how quantum computers could improve

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