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日本大阪大学利用人工智能技术实现高保真量子计算

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据美国EurekAlert网站1018日报道,日本大阪大学研究人员开发了一种基于深度神经网络的分类器,可在环境噪声的干扰下精确测量量子比特状态,有望在未来量子计算机中对大规模量子比特阵列进行高保真测量。

在实验中,只有具有特定自旋方向的电子才能离开量子点,产生电压升高的临时信号。研究人员训练机器学习算法从噪声中挑选出这些信号,使用卷积神经网络来识别重要的信号特征,并结合一个循环神经网络来监控时间序列数据。他们首先通过添加模拟噪声和漂移来测试分类器的鲁棒性,然后利用来自量子点阵列的实际数据训练机器学习算法,实现了超过95%的准确率。

信息来源:

https://www.eurekalert.org/news-releases/931819

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