研究人员利用深度学习设计最优量子电路以最大化费希尔信息

以下内容来自Quantum Zeitgeist

在充分发挥量子传感潜力的过程中，设计最优量子电路构成了一项重大挑战，而研究人员目前正借助人工智能攻克这一难题。来自克利夫兰州立大学的Ahmad Alomari和Sathish A. P. Kumar带领团队，提出了一种 “经典-量子混合智能体（HCQA）”，该智能体能够自主生成针对特定传感任务的定制化电路。

HCQA将深度学习的能力与量子力学原理相结合，使其能够探索庞大的设计空间，筛选出既能最大化传感灵敏度、又能最小化复杂度的电路。这种创新方法展现了人工智能与量子计算之间强大的协同效应，为自动发现先进量子传感器设计、提升状态估计能力铺平了道路。

该研究探讨了如何将强化学习（RL）与量子计算相结合，用于设计和优化量子传感器电路（QSC），目标是打造能够为特定任务自动生成电路的自主智能体，且其性能有望超越人工设计的电路。研究聚焦于实现设计流程的自动化，并利用量子技术在传感领域的优势，为开发更灵敏、更精确的测量技术创造可能。

强化学习是该方法的核心：智能体通过试错学习，若其行为更接近预期目标，便会获得奖励；而量子计算则为传感器电路提供了平台，有望带来灵敏度提升、精度提高等优势。

评估电路性能的关键指标是“量子费希尔信息”，该指标可反映传感过程的精度，数值越高表明性能越好。研究中采用了“压缩态”（一种能提升传感器灵敏度的特定量子态）和“变分量子电路”（作为QSC的基础组件，可通过经典-量子联合算法实现优化）。

研究团队还探索了多种基于强化学习的智能体，其中包括利用“格罗弗算法”加速最优电路搜索过程的设计，这堪称该领域的一项重要突破。该研究证实了利用强化学习实现QSC设计自动化的可行性，从而减少了对人工干预的需求。

研究提出的智能体在生成电路方面展现出良好前景，其性能优于传统设计。同时，研究对不同强化学习算法进行了对比，阐明了各自的优势与不足。这种经典-量子混合方法将机器学习的能力与量子计算在优化领域的独特优势相结合，可应用于多种传感场景，包括精密测量和波干涉分析。

研究强调了两点的重要性：一是利用压缩态提升传感器灵敏度，二是通过最大化量子费希尔信息实现最优性能。此外，研究还探讨了将强化学习智能体应用于“拉姆齐干涉测量术”的情况，并研究了将“纠缠”作为提升传感精度资源的潜力。

该研究还提供了量子计算领域基础概念的背景知识（包括量子比特、量子门和量子算法），阐释了量子计量学与量子干涉测量术的原理，同时也讲解了机器学习中的基础概念（如强化学习和深度学习），为理解该研究提供了全面的知识基础。

作者建议未来进一步开展研究，探索更复杂的QSC设计，并将该方法应用于更广泛的传感领域。该系统的目标是在最大化 “量子参数估计精度关键指标——费希尔信息”的同时，尽量减少电路所需的量子门数量。

该方法通过最大化费希尔信息实现了精确控制，同时通过降低量子门复杂度，使电路便于在现有量子计算机上实现。这种创新方法让智能体能够自主发现用于改进传感和估计任务的最优电路设计，摆脱了易受现实世界缺陷影响的传统方法的局限。

这一突破提供了一个生成最优QSC的框架，证实了强化学习可通过数据高效的方式指导量子电路合成，同时为该技术向更复杂系统扩展、纳入噪声模型提供了概念验证。

参考链接

https://quantumzeitgeist.com/quantum-deep-learning-circuits-optimal-maximise-fisher-information/