中科大在国际上第一次实现量子机器学习算法

23.04.2015  20:27
          本报合肥3月31日电(记者 喻思娈)记者从中国科学技术大学获悉:该校潘建伟教授及其同事陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队,近期在国际上首次实现量子机器学习算法。据悉,这是量子计算应用于大数据分析和人工智能领域的开创性实验工作。相关成果发表在近日出版的国际权威物理学期刊《物理评论快报》上。

  据潘建伟介绍,在大数据时代,人类产生的电子数据以每两年翻一番的增幅爆炸式增长,人类在过去3年间产生的数据总量超过了之前几千年产生的数据总量,预测、分析这些海量数据面临巨大挑战。“经典计算机芯片尺寸难以进一步缩小,提升传统计算机速度受到限制。量子信息技术成为很有前景的研究方向之一。”潘建伟说。

  在传统计算机中,一个晶体管存储一个“比特”的信息,如果该晶体管处于打开状态,那么它代表的数值就为“1”,反之处于关闭状态时则为“0”。而在量子计算机模型中,由于量子力学叠加原理的作用,一个晶体管则可以同时存储“0”和“1”两种状态。比如,如果创建两个“量子比特”,就可以一次性存储4个数值:“00”“01”“10”和“11”。依此类推,量子计算机就可以展现出比传统计算机强大得多的性能。“面对海量信息,量子计算模型下的计算机可以一次性做出判断,性能大大提升,特征学习和处理数据的能力也就极大增强。”团队成员刘乃乐说。

  量子计算的巨大意义和广泛应用前景,吸引了各国科学家的眼球。近年来,潘建伟团队对光学量子计算开展了系统性研究,取得了一系列开创性的成果。最近,该研究团队又发展了世界领先的光量子计算物理实现研究平台,通过以经典数据编码的微观量子态和辅助量子比特的纠缠,在国际上率先实验实现了基于量子比特的机器学习算法演示。