人工智能在量子計算中的應用

逍遙設(shè)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(shù)如何在器件設(shè)計到糾錯等多個方面革新量子計算[1]。
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+ h: e& ~, S1 H0 @3 y7 b人工智能與量子計算的結(jié)合
人工智能和量子計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。

( h7 W/ ?1 Q# ^* b$ D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。

) `/ N( j0 E. b. ^7 K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(shù)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(diào)諧程序。

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(jié)果優(yōu)化器件性能。

7 Z$ u  w0 z$ c) F# W; b
& R1 a1 p  l- A7 h8 }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(diào)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。

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
7 T. ?, {3 a  A% b' _+ U8 B$ @[/ol]
. D, \: Q4 _) n# K人工智能在量子糾錯中的應用
糾錯是構(gòu)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(lǐng)域做出重要貢獻。

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練的模型如何通過轉(zhuǎn)換器的可變輸入長度能力轉(zhuǎn)移到較大碼距。

量子糾錯的實現(xiàn)包含幾個人工智能可提供優(yōu)勢的關(guān)鍵組成部分：
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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
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$ H( X# c8 [; O4 p& F人工智能在開發(fā)平臺和基礎(chǔ)設(shè)施中的應用
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(shù)的穩(wěn)健開發(fā)平臺。現(xiàn)代量子計算基礎(chǔ)設(shè)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。
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& j3 o6 a( N* z. j, T/ U. i4 l9 s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。
7 O7 [+ G. V- P/ P' w& P
2 t* v; y% w; W; d支持人工智能的量子計算平臺的關(guān)鍵組件包括：

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(zhì)量訓練數(shù)據(jù)集的獲取

實際應用和未來發(fā)展方向
人工智能和量子計算的結(jié)合正在多個領(lǐng)域開創(chuàng)解決復雜問題的新方法：
( J1 t+ S! `" `
1. 器件優(yōu)化：

量子器件自動調(diào)諧

實時性能優(yōu)化

自適應控制策略

系統(tǒng)表征和校準

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：
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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
- `2 c/ x7 C. _, `! P: @' v$ o) S
6 [$ K9 ?' S3 j6 r- X$ ^: q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(guān)鍵領(lǐng)域：

1. 可擴展性：

開發(fā)可隨量子比特數(shù)量增加而擴展的人工智能技術(shù)

創(chuàng)建處理更大量子系統(tǒng)的高效方法

實現(xiàn)量子控制的分布式人工智能算法

2. 集成：
& V* f6 v" \! P& r4 L

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
6 V- b8 N0 j  Q0 S
3. 新應用：
# Q* }, X6 n6 [/ |  g4 L4 E

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
" }1 |( k  h1 |
結(jié)論
人工智能技術(shù)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(gòu)建實用量子計算機面臨的許多關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
+ E+ g! \$ x" I( I) |4 i
4 b  L% O- U, D# x) v9 w隨著人工智能和量子計算的不斷發(fā)展，兩者的交叉領(lǐng)域?qū)�產(chǎn)生更強大的工具和技術(shù)。開發(fā)專門用于量子應用的人工智能模型，結(jié)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。

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
* L5 S$ z" B4 @" k& Q3 [) k[1] Y. Alexeev et al., "Artificial Intelligence for Quantum Computing," arXiv:2411.09131v1 [quant-ph], Nov. 2024.
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