人工智能在量子計算中的應用

逍遙設計自動化

引言
人工智能(AI)已成為推動量子計算(QC)在硬件和軟件各層面發(fā)展的有力工具。本文探討AI技術如何在器件設計到糾錯等多個方面革新量子計算[1]。
: {8 O- x: k, S3 h/ ~- i0 x! Z2 G7 M

2 c- y1 ~. W, o人工智能與量子計算的結合
9 A: E( J6 v' Z0 J9 R人工智能和量子計算的交叉融合代表著兩種變革性技術的戰(zhàn)略性結合。人工智能在識別高維空間中的模式以及從復雜數(shù)據(jù)集中學習的能力，使其特別適合解決量子計算面臨的挑戰(zhàn)。量子力學系統(tǒng)固有的非線性復雜性與人工智能處理復雜多面問題的能力自然契合。
5 M# I+ K+ Q) q. l' W
9 _  e2 B" e+ W5 E0 [圖1：展示了AI在量子計算各層面的應用，包括硬件開發(fā)、預處理、器件控制、糾錯和后處理階段。
' i, p& o& t$ t. C8 y7 j4 m  W, d
人工智能在硬件開發(fā)和控制中的應用
人工智能在量子計算中最直接的應用之一是量子硬件的開發(fā)和控制。機器學習技術被用于表征量子器件、優(yōu)化性能，以及自動化傳統(tǒng)上需要專家大量手動干預的復雜調諧程序。

. C# g& J* V) n  K6 A圖2：量子系統(tǒng)機器學習模型訓練過程的示意圖，展示了如何利用控制信號和測量結果優(yōu)化器件性能。


. S. R) _) e6 p, g圖3：展示了不同量子計算平臺(包括半導體芯片、超導芯片、離子阱和氮空位中心)需要的特定調諧和控制協(xié)議，這些協(xié)議可通過機器學習方法實現(xiàn)自動化。
7 _8 J) n! _' Q1 q0 C# I
. _+ ~/ J" ]6 A4 H0 K量子器件表征和控制的自動化對擴展量子系統(tǒng)具有重要意義�；�于人工智能的方法可以：

優(yōu)化量子門的控制脈沖序列

自動化器件校準程序

實時適應環(huán)境波動

減少系統(tǒng)初始化和測量所需時間
[/ol]
5 v. v8 ^2 L" U. @1 f8 y6 [5 G人工智能在量子糾錯中的應用
糾錯是構建實用量子計算機的主要挑戰(zhàn)之一。通過改進解碼算法和錯誤緩解策略，人工智能正在這一領域做出重要貢獻。
/ N; P: W+ K5 d2 r. z" g
圖4：用于解碼量子表面碼的轉換器模型架構，展示了在較小碼距上訓練的模型如何通過轉換器的可變輸入長度能力轉移到較大碼距。
2 @6 d1 p5 C5 O
量子糾錯的實現(xiàn)包含幾個人工智能可提供優(yōu)勢的關鍵組成部分：

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的表面碼解碼器

實時錯誤檢測和糾正

自適應錯誤緩解策略

糾錯協(xié)議優(yōu)化

: E# `6 g+ [2 D1 T人工智能在開發(fā)平臺和基礎設施中的應用
# f9 |4 R* [: p3 Z, L& m) I人工智能和量子計算的成功集成需要能夠支持這兩種技術的穩(wěn)健開發(fā)平臺�，F(xiàn)代量子計算基礎設施必須能夠適應同時利用經(jīng)典和量子資源的混合工作流程。

圖5：展示了同時包含量子計算和人工智能資源的開發(fā)平臺，顯示了量子計算庫、人工智能庫以及經(jīng)典和量子硬件之間的低延遲連接的集成。
( j' R9 E6 ]6 p+ v
支持人工智能的量子計算平臺的關鍵組件包括：
3 m2 j/ ^9 ~" I* V

用于人工智能模型訓練的高性能計算資源

經(jīng)典和量子硬件之間的低延遲連接

專門用于量子-經(jīng)典混合算法的軟件庫

人工智能輔助開發(fā)工具

高質量訓練數(shù)據(jù)集的獲取

實際應用和未來發(fā)展方向
/ d5 L* M9 k5 _: G+ K0 A人工智能和量子計算的結合正在多個領域開創(chuàng)解決復雜問題的新方法：

1. 器件優(yōu)化：

量子器件自動調諧

實時性能優(yōu)化

自適應控制策略

系統(tǒng)表征和校準
1 T& G$ b* @) d+ `
9 n' ^' s3 ]1 _4 u  X  ]2. 算法開發(fā)：

線路優(yōu)化和編譯

變分算法的參數(shù)優(yōu)化

新型量子算法發(fā)現(xiàn)

混合量子-經(jīng)典算法

3. 錯誤管理：
4 l. D# x/ G: `& p6 Z/ M* O. M2 e

增強錯誤檢測和糾正

噪聲表征和緩解

自適應錯誤抑制

提高測量精度

人工智能在量子計算應用的未來發(fā)展可能集中在以下幾個關鍵領域：

: a% t+ j2 s, s- C1. 可擴展性：
5 V4 S$ X: ?  C7 U, D

開發(fā)可隨量子比特數(shù)量增加而擴展的人工智能技術

創(chuàng)建處理更大量子系統(tǒng)的高效方法

實現(xiàn)量子控制的分布式人工智能算法

% o) f" d- ~( |# D3 S9 \2. 集成：
9 l$ |  Q" _# R5 l" v$ i

改進人工智能和量子計算平臺的無縫集成

開發(fā)人工智能-量子交互的標準化接口

創(chuàng)建統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境
" @: H+ M% s4 `, I9 n! m
3. 新應用：

使用人工智能發(fā)現(xiàn)新型量子算法

將人工智能應用于量子化學和材料科學

開發(fā)人工智能增強的量子傳感應用

結論
人工智能技術與量子計算的集成代表著一種強大的協(xié)同效應，正在加速量子計算各個層面的進展。從硬件開發(fā)和控制到糾錯和算法發(fā)現(xiàn)，人工智能正在幫助解決構建實用量子計算機面臨的許多關鍵挑戰(zhàn)。
) T' s0 J9 |; t
4 F7 _+ x# E, `5 A2 g4 j& w隨著人工智能和量子計算的不斷發(fā)展，兩者的交叉領域將產生更強大的工具和技術。開發(fā)專門用于量子應用的人工智能模型，結合改進的量子硬件和控制系統(tǒng)，對實現(xiàn)量子計算的全部潛力非常重要。
3 a) `5 q* r3 f3 W6 [
這種集成的成功取決于基礎技術和支持其組合所需基礎設施的持續(xù)發(fā)展。這包括經(jīng)典計算硬件的進步、專用軟件工具，以及能夠利用人工智能和量子系統(tǒng)優(yōu)勢的新型算法方法。

參考文獻
[1] Y. Alexeev et al., "Artificial Intelligence for Quantum Computing," arXiv:2411.09131v1 [quant-ph], Nov. 2024.

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