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高端賽車發(fā)動(dòng)機(jī)需要對(duì)其所有組件進(jìn)行調(diào)整并精確地協(xié)同工作，才能提供最高質(zhì)量的性能。量子計(jì)算機(jī)中的處理器也可以這樣形容，在執(zhí)行計(jì)算之前，必須以正確的方式調(diào)整其微妙的位。誰(shuí)是從事這項(xiàng)量子調(diào)諧工作的合適技工？根據(jù)一個(gè)由美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）的科學(xué)家組成的團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法，應(yīng)該就是人工智能。

研究小組在《Physical Review Applied》雜志發(fā)表的論文中提出了一種方法，該方法可以教AI如何對(duì)微小的量子點(diǎn)進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)的調(diào)整，而這些微小的量子點(diǎn)是創(chuàng)建量子比特的設(shè)備之一，它將在量子計(jì)算機(jī)的處理器中形成開(kāi)關(guān)。精確地調(diào)整點(diǎn)對(duì)于將其轉(zhuǎn)換為功能正常的量子比特至關(guān)重要，直到現(xiàn)在，人工操作人員仍需艱苦地完成這項(xiàng)工作，這需要數(shù)小時(shí)的工作才能為單個(gè)計(jì)算創(chuàng)建少量的量子比特。

一臺(tái)具有許多相互作用的量子位的實(shí)用量子計(jì)算機(jī)將需要更多的點(diǎn)以及進(jìn)行調(diào)整，這超出了人類的能力，因此團(tuán)隊(duì)的成就可能使基于量子點(diǎn)的處理從理論領(lǐng)域更接近工程現(xiàn)實(shí)。NIST數(shù)學(xué)家Justyna Zwolak說(shuō)：“量子計(jì)算機(jī)理論家想象他們可以用成百上千個(gè)量子位來(lái)做什么，但是房間里的大象卻使我們實(shí)際上一次只能使其中幾個(gè)工作?，F(xiàn)在，我們有一條通向現(xiàn)實(shí)的道路。”

量子點(diǎn)通常包含電子，這些電子被限制在半導(dǎo)體材料中的緊密盒狀空間中。形成盒子壁的是半導(dǎo)體表面上方的幾個(gè)金屬電極（所謂的門），這些金屬電極上施加了電壓，從而影響量子點(diǎn)的位置和電子數(shù)量。門根據(jù)它們相對(duì)于點(diǎn)的位置，以不同的方式控制電子。

為了使這些點(diǎn)按想要的方式工作（例如，充當(dāng)一種qubit邏輯開(kāi)關(guān)或另一類qubit邏輯開(kāi)關(guān)），必須將柵極電壓調(diào)整為恰好合適的值。通過(guò)測(cè)量流過(guò)量子點(diǎn)系統(tǒng)的電流，然后稍微改變柵極電壓，然后再次檢查電流，可以手動(dòng)進(jìn)行此調(diào)整。而且，涉及的點(diǎn)（和門）越多，同時(shí)調(diào)整它們的難度就越大，以便獲得可以正常工作的量子位。簡(jiǎn)而言之，這不是任何人類機(jī)械師能做的工作。

威斯康星大學(xué)麥迪遜分校物理系的研究生湯姆·麥克容肯（Tom McJunkin）說(shuō)，“調(diào)整工作通常是由研究生完成的工作。我可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)調(diào)諧一個(gè)點(diǎn)，而調(diào)諧兩個(gè)可能要花一天的時(shí)間才能旋轉(zhuǎn)。如果要做四個(gè)，花費(fèi)的時(shí)間就更多。隨著這一領(lǐng)域的發(fā)展，我們不能花幾個(gè)星期來(lái)獲取系統(tǒng)，我們需要將人員因素排除在外。”

不過(guò)，圖片正是McJunkin在調(diào)整點(diǎn)時(shí)所看的東西：他處理的數(shù)據(jù)以視覺(jué)圖像的形式出現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)意識(shí)到AI很擅長(zhǎng)識(shí)別。只要有很多需要識(shí)別的示例，稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI算法就已經(jīng)成為自動(dòng)圖像分類的常用技術(shù)。因此，在聯(lián)合量子研究所的杰克·泰勒（Jake Taylor）的監(jiān)督下，研究小組的Sandesh Kalantre創(chuàng)建了一個(gè)模擬器，該模擬器可以生成數(shù)千個(gè)量子點(diǎn)測(cè)量圖像，并可以將其作為訓(xùn)練演習(xí)提供給AI。

Zwolak說(shuō)： “我們模擬所需的qubit設(shè)置，運(yùn)行一夜，早晨便擁有了訓(xùn)練AI以自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)所需的所有數(shù)據(jù)。而且我們將其設(shè)計(jì)為可在任何基于量子點(diǎn)的系統(tǒng)上使用，而不僅僅是我們自己的系統(tǒng)?！?/p>

團(tuán)隊(duì)從兩個(gè)量子點(diǎn)的設(shè)置開(kāi)始，他們驗(yàn)證了在一定的約束下， AI可以將系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整到所需的設(shè)置。不過(guò)目前還不能使用它來(lái)調(diào)整成千上萬(wàn)個(gè)相互連接的量子點(diǎn)。但是，即使在此早期階段，它的實(shí)踐能力仍不可否認(rèn)，這使熟練的研究人員可以將寶貴的時(shí)間花在其他地方。

Zwolak說(shuō)：“這是一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)節(jié)省勞動(dòng)力的方法，做一些人類不擅長(zhǎng)的事情。我們所有人都可以識(shí)別一只三維的貓，因?yàn)檫@只有一個(gè)點(diǎn)和幾個(gè)門。而很多點(diǎn)和門都像一個(gè)10維的貓一樣。人類甚至看不到10維貓但是我們可以訓(xùn)練一個(gè)AI來(lái)識(shí)別它。”
（責(zé)任編輯：fqj）