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量子计算

应用于量子计算的算法 

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在过去的几年中,量子计算已成为越来越多的关注焦点。世界各地的研究人员和公司都在不断开发这种技术,该技术可以解决极其复杂的问题,而这些问题对于传统计算机而言太高级了。 

这样一个在量子计算机上工作的小组正在 奥尔胡斯大学。由雅各布·谢尔森教授领导的研究小组利用了计算机算法 零度 为了控制量子系统

量子计算机 利用量子力学,这是物理学的一个分支,专注于我们宇宙中最小的构件。基本规则之一是,系统一次可以存在多个状态。 

这些规则被翻译成计算机语言,量子计算机能够同时执行多个计算。这意味着量子计算机的性能比普通计算机快得多。 

量子计算机的理论已经建立,但是还没有建立完整的量子计算机。 

零度 能够自行学习,而不会受到人类的干扰。因此,该算法能够在Go,Shogi和Chess等困难游戏中击败人类和复杂的计算机程序。 AlphaZero通过与自己竞争并随着时间的推移而得以改进。 

该算法在与自己对战的情况下仅进行了四个小时的比赛就可以击败领先的国际象棋程序Stockfish。表现出色后,丹麦大师彼得·海涅·尼尔森(Peter Heine Nielsen)将AlphaZero与优越的外来物种进行比较。

奥尔胡斯大学(Aarhus University)的研究小组已使用计算机仿真来演示如何将AlphaZero应用于三个不同的控制问题。这些可能在量子计算机中使用。 

“ AlphaZero在引导树搜索中结合了深度神经网络和深度神经网络,可用于量子参数态的预测隐变量近似。为了强调可移植性,我们仅使用一组常见的算法超参数就三类控制问题应用了该算法并对其进行了基准测试。 

小组完成的研究发表在 自然量子信息.

首席博士学生Mogens Dalgaard谈到了AlphaZero快速自学的能力给团队留下了深刻的印象。

“当我们分析来自AlphaZero的数据时,我们发现该算法已学会利用我们最初未考虑的问题的潜在对称性。那是一次了不起的经历。”

真正的突破来自将AlphaZero(这是一种非常令人印象深刻的算法)与专门的量子优化算法配对而成。 

根据雅各布·谢尔森教授的说法,“ 表明我们仍然需要 的技能和专长,未来的目标应该是了解和开发可充分利用两者优势的混合智能接口。”

该小组希望加快该领域的发展步伐,因此他们发布了代码并公开提供。此举引起了极大的兴趣。

“在几个小时内,我与量子实验室和国际一流大学的大型技术公司联系,建立了未来的合作关系”Jacob Sherson说。“因此,不久之后这些方法将在全世界的实际实验中得到使用。”

深心 是位于英国的Google姊妹公司,负责AlphaZero和AlphaGo。这些系统现在在其他领域(包括量子计算)中显示出其重要性。 

 

亚历克斯·麦克法兰(Alex McFarland)是一位历史学家和新闻工作者,报道了人工智能的最新发展。