日本量子神经网络及其关键器件

日本量子神经网络

(一)原理简介

与主流的门型和退火型量子计算机不同,日本此前公开的第一个国产量子计算机原型属于神经网络型,名字叫做“量子神经网络(QNN)”。

QNN的主要构成和工作原理与欧、美、中等国家正在研发的量子计算机有着较大的区别,具体可参见下表。

量子神经网络(QNN)是一种新型计算机,它充分利用了光参量振荡器(OPO)这种新型激光的量子力学特性,与传统计算机相比,它在解决各种优化问题的速度上有着飞跃性的提升

日本的研究团队将QNN收纳在能够安装在数据中心的机箱中,并通过引入光电路的稳定控制机制,成功开发出可长时间稳定工作的QNN计算装置。

QNN的主要构成和工作原理见下图:

量子神经网络的主要构成和工作原理

(视频讲解可参考:https://www.youtube.com/watch?v=rku76uGX_dU)

(二)重点机构

量子神经网络(QNN)是在日本内阁府“革新性研究开发推进计划(ImPACT)”/“利用量子网络连接量子人工脑的先进知识社会基础的实现”项目(以下简称“量子人工脑项目”)下实现的,其主要参与机构如下图所示:

▲“量子人工脑”项目(粉红色部分)的主要参与机构

ImPACT/量子人工脑项目重点机构:

日本国立情报学研究所(NII),美国斯坦福大学,日本东京大学,NTT,日本大阪大学,日本株式会社Alnair Labs,日本东京工业大学,日本株式会社PEZY Computing,日本东北大学。

(三)日本量子神经网络的关键器件

▲人脑结构与量子神经网络结构对比

1、光纤环共振器

在日本开发的量子神经网络中,首先要使用到一个长度约为1km的光纤,该光纤会被制成一个线圈(光纤环),形成一个循环结构的光回路(量子隐形传态回路),使光脉冲在其中无限循环。该光纤环在报告中也经常被称作“光纤共振器”。

2、光参量振荡器(OPO)

光参量振荡器(OPO)是一种光频域的参量振荡器,通常被用作可调谐相干激光的发生器。光参量振荡器是目前产生大范围连续可调波长(波长从红外到可见光甚至紫外光)激光的唯一方法。

在日本研发的量子神经网络原型机中,OPO主要用来生成大量的光脉冲,形成的OPO脉冲群将被作为计算的“比特”使用。在整个研发项目的分工中,主要由日本NTT的武居弘树和美国斯坦福大学的Hideo Mabuchi、Robert L. Byer、Martin M. Fejer团队来负责OPO网络的开发。

3、相敏放大器(PSA)

相敏放大器(PSA)是一种特殊的光放大器。当PSA接受到“泵浦光”这种光时,会利用这种能量对光进行放大。经PSA放大的光波长均为泵浦光的2倍,且从光振动的时机——相位来看,最后所有的光脉冲会被分为两类,一种是与泵浦光相同的“0”(蓝色),另一种是总是与泵浦光相位相差一半的“π”(红色)。当最后所有脉冲都被归为了“0”或“π”时,即得到问题结果。

4、现场可编程门阵列(FPGA)

现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),也被称作现场可编程逻辑门阵列。在量子神经网络中,将泵浦光以脉冲状态输入到PSA中之后,PSA会将其以噪音光脉冲(相位随机、介于0~2π之间)的形式进行输出。FPGA会结合部分光脉冲的相位,利用“伊辛机模型”这种理论模型创造出新的光脉冲,并使其与原来的光脉冲重合。这样一来,光脉冲之间就会相互影响,变成相同或不同的相位,这些光脉冲每环绕光纤环一圈,FPGA就会重复一次相同的过程。在FPGA与PSA的共同作用下,每个光脉冲都会逐渐趋近于“0”或“π”,当最终确定是“0”还是“π”后,就等于得到了计算结果。

5、光零差检波器

光零差检波器主要用来测定量子神经网络中各光参量振荡器的振幅,并将得到的结果反馈回去。它是量子神经网络中“量子测定反馈”机制的重要组成部分。

6、光调制器

光调制技术就是将一个携带信息的信号叠加到载波光波上的一种调制技术。光调制能够使光波的某些参数如振幅、频率、相位、偏振状态和持续时间等按一定的规律发生变化。其中实现光调制的装置称为光调制器。

光调制器也是量子神经网络中“量子测定反馈”机制的重要组成部分,它主要负责将FPGA计算出的、反馈给各个OPO的信号,叠加在与OPO波长、相位相同的光脉冲上。将这些重叠后的脉冲输入到各OPO中,就可以实现OPO之间的连接。

7、耦合器

▲耦合器所处位置(红框处)

耦合器(coupler)是指将若干个信号线进行汇总连接的端子装置。其在量子神经网络中的作用如上图所示,主要是将光纤环上光脉冲分配出一部分传输给FPGA,然后再将FPGA生成的反馈用脉冲结合到光纤环中。

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180107B02ZAB00?refer=cp_1026

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