玻色子采樣用于量子AI圖像識別

玻色子采樣應(yīng)用于量子AI圖像識別（示意圖）。圖片來源：日本沖繩科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)

十多年來，玻色子采樣（一種基于光粒子的量子計算協(xié)議）一直被視為證明量子計算優(yōu)于經(jīng)典計算的重要里程碑。盡管已有實驗表明玻色子采樣難以用經(jīng)典計算機模擬，但其實際用途一直尚未明確。日本沖繩科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)研究團隊近日在《光學(xué)量子》期刊上報告，他們首次將玻色子采樣用于圖像識別這一關(guān)鍵任務(wù)，為量子人工智能（AI）在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用打開了新窗口。

團隊僅使用三個光子和一個線性光學(xué)網(wǎng)絡(luò)，就構(gòu)建出可用于圖像分類的量子AI系統(tǒng)。圖像識別廣泛應(yīng)用于刑偵分析、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。團隊此次提出的低能耗、混合型量子方法展現(xiàn)出極強潛力，向量子AI的落地邁出關(guān)鍵一步。

玻色子（如光子）遵循玻色—愛因斯坦統(tǒng)計。要理解玻色子采樣的原理，可以想象一個“彈珠釘板”游戲：把一顆顆彈珠從上方放下，彈珠會在釘子間碰撞、反彈，最后落到下方的格子里，落點多集中在中間位置，形成一個類似鐘形的分布圖。但如果把彈珠換成光子，情況就完全不同了。光子不像彈珠那樣只是“撞來撞去”，它們具有波動性，就像水波一樣，可相互疊加、干涉。這種干涉效應(yīng)讓它們在穿過一個復(fù)雜光學(xué)網(wǎng)絡(luò)時，產(chǎn)生出極為復(fù)雜的落點分布，不再是簡單的對稱圖形，而是一個連超級計算機都難以準(zhǔn)確預(yù)測的圖案。

為開發(fā)圖像識別系統(tǒng)，團隊設(shè)計了一種新型量子AI架構(gòu)。在模擬實驗中，灰度圖像數(shù)據(jù)首先被壓縮處理，并編碼到單光子的量子態(tài)中。隨后，這些光子被注入一個復(fù)雜的光學(xué)網(wǎng)絡(luò)（量子水庫），在其中干涉形成豐富的高維模式。探測器記錄光子的輸出位置，反復(fù)采樣形成玻色子采樣的概率分布。最終，這些量子輸出與原始圖像數(shù)據(jù)結(jié)合，通過一個簡單的線性分類器進行識別。

實驗結(jié)果顯示，該系統(tǒng)在所有測試圖像數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)優(yōu)異，準(zhǔn)確率顯著高于傳統(tǒng)同規(guī)模的機器學(xué)習(xí)方法。（記者張佳欣）

(責(zé)編：郝孟佳、熊旭)