人工智能增强的量子光学器件

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量子技术中的人工智能导论

人工智能(AI)技术在众多领域的应用日益广泛，从商业应用到前沿科学研究。AI通过计算机系统模拟人类智能过程，已成为现代生活不可或缺的部分。AI技术使机器能够学习基本过程，包括物体识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉和数字个人助理。

近年来，量子光学和基于量子的技术在学习过程加速方面表现出突出优势。随着AI的不断发展，对能够使机器快速高效学习的算法需求不断增长。量子机器学习作为一个快速发展的领域，连接了AI和量子技术。

AI和量子技术领域并行发展，具有相互补充的潜力。这种整合指的是利用AI技术推进量子物理和量子计算的算法，同时利用量子计算增强AI应用。尽管量子计算有潜力改变各个领域，但控制量子系统仍然非常困难，这是量子计算广泛实施的主要障碍。AI为量子系统的自动控制开辟了新途径[1]。

机器学习基础

机器学习是AI的一个子集，主要关注开发使计算机能够从数据和过去经验中自主学习的算法。Arthur Samuel在1959年首次提出"机器学习"一词。机器学习可以简洁地定义为：

"机器学习使机器能够自动从数据中学习，从经验中提高性能，并在不被明确编程的情况下预测事物。"

使用训练数据(历史样本数据)，机器学习算法构建数学模型，在没有明确编程的情况下辅助创建预测或判断。机器学习结合统计学和计算机科学生成预测模型。算法从训练数据中学习，随着可用信息的增加，性能得到提升。

机器学习可分为三个主要类别：监督学习、无监督学习和强化学习。让我们详细了解每种类型：

图1：展示人工智能、机器学习及其三个子类型：监督学习、无监督学习和强化学习之间层次关系的示意图。

监督学习

监督学习使用已标记的数据训练模型，机器基于已经标记正确输出的输入数据预测输出。监督学习需要找到输入变量(X)和输出变量(Y)之间的映射函数，表示为Y = f(X)。这种方法类似于学生在老师监督下学习科目的方式。

例如，在识别图像中的动物时，监督学习模型需要输入数据和预期输出。模型可以使用每种动物的特征(如颜色、形状和大小)进行训练。训练完成后，模型可以用新的动物图像进行测试，使用适当的算法识别和预测输出。在实际应用中，监督学习用于图像识别和分类、风险评估、垃圾邮件过滤和欺诈检测。监督学习算法可进一步分为分类和回归两类。

无监督学习

与监督学习不同，无监督学习使用未标记的数据集发现隐藏模式。当面对缺乏标签的数据集时，无监督学习程序变得必要，可以在没有监督的情况下识别潜在模式。这种方法类似于人类大脑在获取新知识时的学习过程。

在无监督学习中，算法通过基于相似性将图像数据集聚类成组来执行任务。模型自主检测可用数据中的隐藏模式和洞察。无监督学习包括两种主要类型：聚类和关联。聚类将对象分组，使具有最多相似性的对象保持在一起，与不同组中的对象相似性较少。而关联则在大型数据库中的变量之间找到关系，确定数据集中哪些项目通常一起出现。

强化学习

强化学习基于代理与环境之间的反馈交换运作，而不像监督和无监督学习那样依赖于数据。在这种方法中，学习代理对正确行动获得奖励，对错误行动受到惩罚。代理自动研究这种反馈并提高性能。代理与环境互动并探索环境，目标是积累奖励点，从而提高性能。例如，机器人系统通过试错自发学习控制运动。

图2：三种机器学习方法的视觉比较，展示了带有标记训练数据的监督学习、具有聚类能力的无监督学习以及代理-环境交互的强化学习。

量子机器学习

量子力学为从亚原子到天文尺度的各种物理现象建模提供了强大理论，具有精确的准确性。爱因斯坦-波多尔斯基-罗森对中的纠缠现象为量子信息处理任务提供了资源。量子机器学习(QML)位于AI、量子技术和量子信息科学的交叉点。

机器学习可以使用人工神经网络对各种物理系统进行建模，包括量子、引力和统计系统。这种方法可能导致基础物理学的新框架。机器学习支持解决基础和应用量子物理学的问题。它还可以证明实验相关性中的量子行为，通过设备无关的贝尔非局域性测试，无需对物理装置进行准确描述，仅基于测量数据。

AI与量子技术的整合代表了具有巨大未来潜力的关键探索领域。随着摩尔定律接近物理极限，量子技术可能加速AI在应用端的发展。量子技术与AI之间的关系有望推动经济和社会发展，为未来增长和创新提供重要机会。

量子技术中的AI应用

AI在超透镜领域的应用：AI和超透镜的协同作用显著促进了两个领域的发展。超透镜专注于开发具有创新功能和光操控能力的平面光学器件。超表面是先进的平面光学器件，可操控电磁波或光，由特别排列的超原子阵列组成，这些超原子被设计和计算以控制入射电磁波的相位、振幅和偏振。

图3：时间线显示了2008年至2020年AI技术和超透镜研究的并行发展和出版物增长，突出了两个领域的关键里程碑。

超表面的制造技术已经得到充分发展，并针对各种目的进行了调整，包括亚波长尺度、大面积应用、结构雕刻、高纵横比设计和高通量生产。最常用的制造方法包括光刻、激光直写、聚焦离子束(FIB)光刻、电子束光刻(EBL)、纳米压印和3D打印。

图4：综合示意图展示了各种超表面制造技术，包括电子束光刻、光刻、聚焦离子束技术、纳米压印、激光直写和3D打印方法。

具有创新和卓越光学功能的超级器件已被开发出来，以满足各种光学需求。超级器件的优势包括更轻的重量、新颖的特性、紧凑的尺寸、高效率、宽带操作、更好的性能、数据量减少、能耗降低以及用于大规模生产的CMOS兼容性。光学超级器件在光束整形、异常偏转和反射、偏振控制、全息成像、非线性效应、激光、可调谐性、彩色显示、光聚焦、成像、图像处理、多路彩色路由、传感、加密、光谱测量、光学表征、通信、增强现实和量子技术等领域有广泛应用。

AI在量子通信和错误纠正中的应用：量子通信依赖于量子力学的基本原理，包括不确定性、不克隆、量子纠缠和测量坍缩。量子通信有望改变通信行业，量子密钥分发(QKD)是一种显著方法，可在远距离位置之间安全共享量子密钥进行信息加密。将AI与量子通信系统集成可以提高QKD的安全性和效率。

在量子实验设计中，强化学习算法可以帮助创建最佳设置。例如，代理可以在光学平台上放置光学元件，每个动作都向现有设置添加一个元件。如果得到的配置实现了所需目标，如创建多光子纠缠态，代理就会获得奖励。

图5：双部分示意图，展示了(a)强化学习代理如何与光学平台环境互动设计量子实验，以及(b)算法的网络结构，包括光学设置和可能操作之间的连接。

量子协议设计的强化学习方法适用于各种量子通信任务，包括纠缠纯化、量子隐形传态和量子中继器。在这个学习框架中，代理观察量子环境状态，并基于审议过程选择行动，有效地选择如何修改环境。

图6：复杂示意图，展示了具有情节性和组合记忆(ECM)的强化学习代理如何设计量子通信协议，包括隐形传态、纠缠纯化和量子中继机制。

AI在量子控制中的应用：量子控制专注于通过设计和实施自定义外部场来调节微观量子力学系统的行为，以精确引导量子动态。传统量子控制的一个显著组成部分涉及测量反馈方法。这种方法需要测量量子系统，通过使用观测量的完备性进行状态估计，并基于评估的系统状态将实施方法反馈给控制系统。

图7：循环示意图，展示了带有反馈循环的量子控制系统架构，显示了控制量子系统、量子测量、量子状态估计和策略制定组件之间的交互。

AI在量子物质相位中的应用：AI的分类能力在某些情况下超过人类性能，正应用于量子多体系统，特别是在识别量子相位方面。量子态的概率分布遵循波状模式，其中概率由波的振幅估计，而波的相位携带重要信息。

相位在量子力学中扮演重要角色，特别是在依赖时间的哈密顿系统中，势场根据周期性时间函数演化，生成在完整演化周期后无法回到初始状态的波函数。监督学习算法常用于识别物质相位，能够清晰检测新相位、确定相边界位置和准确分类。对于理论知识不足的复杂多体系统，从大量测量数据中识别新物理可能具有挑战性。结合无监督和监督学习的混合方法已成为应对这些复杂情况的有效策略。

AI和量子计算的广泛应用：AI和量子技术的整合超越了基础物理和计算，扩展到许多实际领域。

在医疗保健领域，AI分析医学影像，识别模式，并通过基于患者特征预测合适的治疗方案助力精准医疗。量子计算可以通过模拟复杂分子结构加速药物发现。

在化学和物理学领域，AI分析大型化学和物理数据集，而量子计算模拟复杂的原子结构。这种方法促进了化学反应建模和分子与合成途径的计算机辅助理性设计。

在金融和经济领域，量子计算增强了金融建模、投资组合管理和风险评估，而AI预测股票价格和市场趋势。在网络安全方面，量子计算既可以破解传统加密方法，也可以通过不可破解的密码密钥增强安全性，而AI通过高级分析改进威胁检测。

其他应用包括气候建模、交通优化和在线内容中的辱骂语言检测。AI和量子计算的潜在应用广泛且具有影响力，能够转变众多行业和科学领域。

结论

AI与量子技术的整合代表了一种强大的协同作用，对未来科学和技术进步具有巨大潜力。从量子通信和控制到超透镜和相位识别，AI技术加速了发现并在量子领域实现了新能力。随着量子计算的不断发展，其增强AI应用的能力创造了两个领域相互加强的互惠关系。这种跨学科合作将推动医疗保健、化学、金融和气候科学等众多部门的创新，在未来几年内对技术格局产生深刻影响。