人工智能在量子計(jì)算中的應(yīng)用

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
% S$ N3 t, M: N人工智能(AI)已成為推動(dòng)量子計(jì)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(shù)如何在器件設(shè)計(jì)到糾錯(cuò)等多個(gè)方面革新量子計(jì)算[1]。


4 M, Y$ h6 B6 S7 C: }# x2 f- [人工智能與量子計(jì)算的結(jié)合
! {; |  ]% ~9 J人工智能和量子計(jì)算的交叉融合代表著兩種變革性技術(shù)的戰(zhàn)略性結(jié)合。人工智能在識(shí)別高維空間中的模式以及從復(fù)雜數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的能力，使其特別適合解決量子計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)。量子力學(xué)系統(tǒng)固有的非線性復(fù)雜性與人工智能處理復(fù)雜多面問(wèn)題的能力自然契合。

圖1：展示了AI在量子計(jì)算各層面的應(yīng)用，包括硬件開(kāi)發(fā)、預(yù)處理、器件控制、糾錯(cuò)和后處理階段。

- D: f4 H) u3 c+ T/ i! v人工智能在硬件開(kāi)發(fā)和控制中的應(yīng)用
人工智能在量子計(jì)算中最直接的應(yīng)用之一是量子硬件的開(kāi)發(fā)和控制。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被用于表征量子器件、優(yōu)化性能，以及自動(dòng)化傳統(tǒng)上需要專(zhuān)家大量手動(dòng)干預(yù)的復(fù)雜調(diào)諧程序。
/ Q% o0 K5 D0 y
$ U* R# v, j: q9 K圖2：量子系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程的示意圖，展示了如何利用控制信號(hào)和測(cè)量結(jié)果優(yōu)化器件性能。
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5 ]9 o3 _$ C5 T圖3：展示了不同量子計(jì)算平臺(tái)(包括半導(dǎo)體芯片、超導(dǎo)芯片、離子阱和氮空位中心)需要的特定調(diào)諧和控制協(xié)議，這些協(xié)議可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

量子器件表征和控制的自動(dòng)化對(duì)擴(kuò)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(mén)的控制脈沖序列

自動(dòng)化器件校準(zhǔn)程序

實(shí)時(shí)適應(yīng)環(huán)境波動(dòng)

減少系統(tǒng)初始化和測(cè)量所需時(shí)間
6 u2 R' \( o6 M9 V[/ol]
人工智能在量子糾錯(cuò)中的應(yīng)用
9 G: U; w3 b$ L- h糾錯(cuò)是構(gòu)建實(shí)用量子計(jì)算機(jī)的主要挑戰(zhàn)之一。通過(guò)改進(jìn)解碼算法和錯(cuò)誤緩解策略，人工智能正在這一領(lǐng)域做出重要貢獻(xiàn)。
$ \" x# T( M7 G6 O/ Y, ~7 l
圖4：用于解碼量子表面碼的轉(zhuǎn)換器模型架構(gòu)，展示了在較小碼距上訓(xùn)練的模型如何通過(guò)轉(zhuǎn)換器的可變輸入長(zhǎng)度能力轉(zhuǎn)移到較大碼距。
, u% A: d' [0 r8 P6 p  r
4 ^. w2 J% G; s+ g量子糾錯(cuò)的實(shí)現(xiàn)包含幾個(gè)人工智能可提供優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵組成部分：
* i1 h) F: o$ p2 K6 F" u

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表面碼解碼器

實(shí)時(shí)錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正

自適應(yīng)錯(cuò)誤緩解策略

糾錯(cuò)協(xié)議優(yōu)化

人工智能在開(kāi)發(fā)平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施中的應(yīng)用
6 T% H3 |" ^) E* N. X9 l7 o人工智能和量子計(jì)算的成功集成需要能夠支持這兩種技術(shù)的穩(wěn)健開(kāi)發(fā)平臺(tái)�，F(xiàn)代量子計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施必須能夠適應(yīng)同時(shí)利用經(jīng)典和量子資源的混合工作流程。

圖5：展示了同時(shí)包含量子計(jì)算和人工智能資源的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，顯示了量子計(jì)算庫(kù)、人工智能庫(kù)以及經(jīng)典和量子硬件之間的低延遲連接的集成。
! d% k, N: t8 O) S# A9 a3 j5 X
支持人工智能的量子計(jì)算平臺(tái)的關(guān)鍵組件包括：
7 f6 k1 G" l2 v( K6 E

用于人工智能模型訓(xùn)練的高性能計(jì)算資源

經(jīng)典和量子硬件之間的低延遲連接

專(zhuān)門(mén)用于量子-經(jīng)典混合算法的軟件庫(kù)

人工智能輔助開(kāi)發(fā)工具

高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的獲取

實(shí)際應(yīng)用和未來(lái)發(fā)展方向
' W9 H# y: X4 C+ b; J1 c人工智能和量子計(jì)算的結(jié)合正在多個(gè)領(lǐng)域開(kāi)創(chuàng)解決復(fù)雜問(wèn)題的新方法：

1. 器件優(yōu)化：
7 Y( o9 \2 D* ?0 a7 J7 a, A

量子器件自動(dòng)調(diào)諧

實(shí)時(shí)性能優(yōu)化

自適應(yīng)控制策略

系統(tǒng)表征和校準(zhǔn)
4 B8 b+ D7 b4 A+ ]6 E% f
' z: e) l4 z, }3 D5 I2. 算法開(kāi)發(fā)：
$ V/ j- c# L3 K! @- ?

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
8 p6 s! \0 ^# R7 U
3. 錯(cuò)誤管理：
/ X- N( x- g5 {

增強(qiáng)錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正

噪聲表征和緩解

自適應(yīng)錯(cuò)誤抑制

提高測(cè)量精度
0 P% Y; Y5 F. `7 M' E1 I
0 m6 M& {- d$ U人工智能在量子計(jì)算應(yīng)用的未來(lái)發(fā)展可能集中在以下幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：
+ j7 F: X, b  y1 g( U. R
1. 可擴(kuò)展性：
7 y, c5 ?' @* l1 U" p" d

開(kāi)發(fā)可隨量子比特?cái)?shù)量增加而擴(kuò)展的人工智能技術(shù)

創(chuàng)建處理更大量子系統(tǒng)的高效方法

實(shí)現(xiàn)量子控制的分布式人工智能算法

2. 集成：
8 P" o; r  I; V: r- P# q

改進(jìn)人工智能和量子計(jì)算平臺(tái)的無(wú)縫集成

開(kāi)發(fā)人工智能-量子交互的標(biāo)準(zhǔn)化接口

創(chuàng)建統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)環(huán)境
: u# ~+ G5 X$ f2 k
3. 新應(yīng)用：
5 A& w9 v" v: l, D8 N

使用人工智能發(fā)現(xiàn)新型量子算法

將人工智能應(yīng)用于量子化學(xué)和材料科學(xué)

開(kāi)發(fā)人工智能增強(qiáng)的量子傳感應(yīng)用
) w3 M7 F+ J  D9 k8 v
4 g' f, C* |9 A9 x2 Q$ C結(jié)論
人工智能技術(shù)與量子計(jì)算的集成代表著一種強(qiáng)大的協(xié)同效應(yīng)，正在加速量子計(jì)算各個(gè)層面的進(jìn)展。從硬件開(kāi)發(fā)和控制到糾錯(cuò)和算法發(fā)現(xiàn)，人工智能正在幫助解決構(gòu)建實(shí)用量子計(jì)算機(jī)面臨的許多關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
* F7 s% m  _. `( ?* ^4 s1 J
隨著人工智能和量子計(jì)算的不斷發(fā)展，兩者的交叉領(lǐng)域?qū)�產(chǎn)生更強(qiáng)大的工具和技術(shù)。開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)用于量子應(yīng)用的人工智能模型，結(jié)合改進(jìn)的量子硬件和控制系統(tǒng)，對(duì)實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算的全部潛力非常重要。
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' I* A- y# G+ O這種集成的成功取決于基礎(chǔ)技術(shù)和支持其組合所需基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)發(fā)展。這包括經(jīng)典計(jì)算硬件的進(jìn)步、專(zhuān)用軟件工具，以及能夠利用人工智能和量子系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)的新型算法方法。
- g' S8 H$ n8 u9 ^
$ o3 ~$ g* s1 ~% d! P參考文獻(xiàn)
[1] Y. Alexeev et al., "Artificial Intelligence for Quantum Computing," arXiv:2411.09131v1 [quant-ph], Nov. 2024.
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