来源：ScienceAI

编辑：萝卜皮

近年来，计算在两个主要方面取得了进步——机器学习方面的突破，以开发通过经验自动改进的算法，以及对理论上证明比任何超级计算机更强大的量子计算机的研究。

现在，科学家们已经创建了一种称为量子忆阻器的设备的第一个原型，它可能有助于将这两个世界的精华结合在一起——将人工智能与量子计算相结合，以获得前所未有的能力。

忆阻器或存储电阻器是一种电子电路的构建模块，科学家们大约在 50 年前就预测到了这种结构，但在十多年前才首次创造出来。

这些组件本质上是电子开关，可以记住它们在关闭电源后是打开还是关闭。因此，它们类似于突触——人类大脑中神经元之间的联系——其导电性的增强或减弱取决于过去通过它们的电荷量。

理论上，忆阻器可以像人工神经元一样能够计算和存储数据。因此，研究人员建议使用忆阻器构建的神经形态或类脑计算机在运行神经网络时表现良好，这些神经网络是使用合成版本的突触和神经元来模拟人脑学习过程的机器学习系统。

「忆阻器与任何其他量子组件不同，它具有记忆力。」

现在，奥地利和意大利的科学家已经开发出一种量子版本的忆阻器，他们认为这可能会导致量子神经形态计算机。他们上个月在《Nature Photonics》杂志上在线详细介绍了他们的发现。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41566-022-00973-5

量子计算机依赖于宇宙如何在其最小的层面上变成一个模糊的地方。例如，原子、光子和宇宙的其他组成部分可以以称为叠加的流动状态存在，这意味着它们基本上可以同时位于两个或多个位置，或者同时沿两个相反的方向旋转。

经典计算机打开或关闭晶体管以将数据表示为 1 或 0，而量子计算机使用量子比特（qubits），它们可以处于同时为 1 和 0 的叠加状态。量子计算机中连接在一起的量子比特越多，其计算能力就可以以指数方式增长。

科学家们仍在研究量子计算可能比经典计算更具优势的具体问题。最近，他们开始探索量子计算是否有助于促进机器学习。

先前的研究建议使用光子开发一种量子忆阻器，以帮助支持量子机器学习。然而，该研究的主要作者 Michele Spagnolo 说，之前的工作「实现起来极具挑战性，因为它需要创建单光子状态与零光子（即真空）状态的量子叠加。」

在这项新研究中，Spagnolo 团队开发了一种量子忆阻器，它依赖于存在于叠加态中的光子流，其中每个光子可以沿着激光写入玻璃的两条不同路径传播。这个单量子比特集成光子电路中的一个通道用于测量这些光子的流动，这些数据通过复杂的电子反馈方案控制另一条路径上的传输，从而使设备表现得像忆阻器。

Spagnolo 指出，通常情况下，忆阻行为和量子效应不会共存。忆阻器本质上是通过测量其中流动的数据来工作的设备，但是当涉及到任何外部干扰（例如测量）时，量子效应是非常脆弱的。

研究人员指出，他们克服了这一明显的矛盾，方法是在他们的设备中设计相互作用，使其足够强以实现忆阻性，但又足够弱以保持量子行为。

使用计算机模拟，研究人员建议，量子忆阻器可以导致机器学习方法的性能呈指数增长，这种方法称为水库计算，擅长快速学习。「潜在地，量子库计算可能比经典的库计算具有量子优势。」Spagnolo 说。

Spagnolo 说，与传统量子电路相比，在量子机器学习中使用量子忆阻器的优势在于「忆阻器与任何其他量子组件不同，它具有记忆力」。

Spagnolo 指出，这项工作的下一步是将多个忆阻器连接在一起。他补充说，未来的研究还可以通过增加每个忆阻器中的光子数量以及它们可以在每个设备中存在的状态数量来扩大规模。

相关报道：https://spectrum.ieee.org/quantum-memristor

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