玻色子采样用于量子AI图像识别,为现实应用打开新窗口
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2025-07-01 03:22:31
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十多年来,玻色子采样(一种基于光粒子的量子计算协议)一直被视为证明量子计算优于经典计算的重要里程碑。尽管已有实验表明玻色子采样难以用经典计算机模拟,但其实际用途一直尚未明确。日本冲绳科学技术大学院大学研究团队近日在《光学量子》期刊上报告,他们首次将玻色子采样用于图像识别这一关键任务,为量子人工智能(AI)在现实世界中的应用打开了新窗口。

团队仅使用三个光子和一个线性光学网络,就构建出可用于图像分类的量子AI系统。图像识别广泛应用于刑侦分析、医学诊断等领域。团队此次提出的低能耗、混合型量子方法展现出极强潜力,向量子AI的落地迈出关键一步。

玻色子(如光子)遵循玻色—爱因斯坦统计。要理解玻色子采样的原理,可以想象一个“弹珠钉板”游戏:把一颗颗弹珠从上方放下,弹珠会在钉子间碰撞、反弹,最后落到下方的格子里,落点多集中在中间位置,形成一个类似钟形的分布图。但如果把弹珠换成光子,情况就完全不同了。光子不像弹珠那样只是“撞来撞去”,它们具有波动性,就像水波一样,可相互叠加、干涉。这种干涉效应让它们在穿过一个复杂光学网络时,产生出极为复杂的落点分布,不再是简单的对称图形,而是一个连超级计算机都难以准确预测的图案。

为开发图像识别系统,团队设计了一种新型量子AI架构。在模拟实验中,灰度图像数据首先被压缩处理,并编码到单光子的量子态中。随后,这些光子被注入一个复杂的光学网络(量子水库),在其中干涉形成丰富的高维模式。探测器记录光子的输出位置,反复采样形成玻色子采样的概率分布。最终,这些量子输出与原始图像数据结合,通过一个简单的线性分类器进行识别。

实验结果显示,该系统在所有测试图像数据集上均表现优异,准确率显著高于传统同规模的机器学习方法。

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