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近日，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)等提出了基于關(guān)聯(lián)量子自旋系統(tǒng)的新型量子儲(chǔ)層計(jì)算方法，并通過實(shí)驗(yàn)首次證明，在處理真實(shí)世界的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)時(shí)，量子機(jī)器學(xué)習(xí)的性能可以超越經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

量子計(jì)算被認(rèn)為是突破經(jīng)典計(jì)算局限、解決復(fù)雜問題的重要途徑。近年來，量子計(jì)算已在若干特定基準(zhǔn)問題上展現(xiàn)出超越經(jīng)典方法的優(yōu)越性，但將這種優(yōu)勢(shì)拓展到具有現(xiàn)實(shí)意義的實(shí)際任務(wù)中，仍是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外亟待解決的問題。特別是，較多量子算法依賴精密設(shè)計(jì)的復(fù)雜量子線路，而在當(dāng)前含噪聲中等規(guī)模量子（NISQ）設(shè)備上，這類深層線路往往受到操作誤差累積、相干時(shí)間有限等實(shí)驗(yàn)條件制約，導(dǎo)致面向?qū)嶋H應(yīng)用的量子優(yōu)勢(shì)難以落地。

研究團(tuán)隊(duì)基于量子儲(chǔ)層計(jì)算這一機(jī)器學(xué)習(xí)框架，協(xié)同利用自旋相互作用與弛豫過程，并引入時(shí)間復(fù)用測(cè)量，提出并實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了適用于自旋體系的時(shí)序信息處理新方案。在該方案中，時(shí)序信號(hào)通過射頻脈沖編碼到高維量子態(tài)中，借助自旋網(wǎng)絡(luò)內(nèi)稟的糾纏動(dòng)力學(xué)進(jìn)行信息處理，無需人為構(gòu)造復(fù)雜量子線路，從而降低實(shí)驗(yàn)調(diào)控難度。團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步將通常被視為負(fù)面因素的弛豫過程轉(zhuǎn)化為可利用的計(jì)算資源，為處理時(shí)序信息提供了必要的短期記憶能力。此外，在不增加額外硬件負(fù)擔(dān)的情況下，時(shí)間復(fù)用測(cè)量提高了信息提取效率，進(jìn)一步釋放小規(guī)模量子系統(tǒng)的計(jì)算潛力。

基于此，團(tuán)隊(duì)在核磁共振量子平臺(tái)上，構(gòu)建了由9個(gè)耦合自旋組成的量子儲(chǔ)層系統(tǒng)。在NARMA時(shí)序基準(zhǔn)測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果達(dá)到現(xiàn)有量子實(shí)驗(yàn)最優(yōu)水平，預(yù)測(cè)誤差較此前降低1至2個(gè)數(shù)量級(jí)。在多步天氣預(yù)測(cè)任務(wù)中，該量子儲(chǔ)層展現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)能力，其精度能夠達(dá)到甚至超越10000節(jié)點(diǎn)經(jīng)典儲(chǔ)層網(wǎng)絡(luò)的水平。這表明，量子機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)任務(wù)上能夠超越大規(guī)模的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型，突破了以往僅停留在數(shù)值模擬與合成數(shù)據(jù)驗(yàn)證的局限。

這一研究為發(fā)展低能耗、高維度、面向真實(shí)場(chǎng)景的量子人工智能提供了可行的實(shí)驗(yàn)范式，也為探索NISQ時(shí)代量子技術(shù)的實(shí)用化開辟了新方向。

相關(guān)研究成果在線發(fā)表在《物理評(píng)論快報(bào)》（Physical Review Letters）上。研究工作得到科學(xué)技術(shù)部和國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)等的支持。

（a）量子儲(chǔ)層計(jì)算示意圖；（b）單步氣溫預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果；（c）經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)與量子儲(chǔ)層在多步預(yù)測(cè)中的性能對(duì)比