量子比特與機器學習「雙劍合璧」，實現超精準感測技術

科技日報記者 劉霞

據芬蘭阿爾託大學官網近日報道，該校科研人員主導的國際團隊提出了一種採用量子系統測量磁場的方法，新系統的精確度超過了標準量子極限。他們表示，最先研究朝著採用量子增強方法進行感測邁出了關鍵的第一步。此外，從量子狀態中快速提取信息，對於未來的量子處理器和現有超靈敏探測器來說都必不可少.

在測量事物的精確程度方面，一個公認的經驗法則就是所謂的「標準量子極限」：測量的精確度與可用資源的平方根成反比。換句話說，採用的資源（時間、輻射功率、圖像數量等）越多，測量就越精確。所以，極度的精確意味著要使用極多的資源。

近日，阿爾託大學、瑞士蘇黎世聯邦理工工學院、俄羅斯莫斯科物理技術學院的科研團隊挑戰了這一極限：他們提出了一種採用量子系統測量磁場的方法。他們證明，讓量子現象和機器學習「雙劍合璧」充當磁力計，得到的精確度超過了標準量子極限。

從硅晶元上鋁帶釋放出的人造原子可用於檢測磁場。來源：芬蘭阿爾託大學官網

在最新論文中，他們利用超導人造原子（一種量子比特）的相干性來改善磁場測量的精確度。他們設計了一個由蒸發在硅晶元上的重疊鋁帶組成的微型設備。當設備被冷卻至極低溫度時，不可思議的事情發生了：電流在其中的流動沒有受到任何阻擋，並開始表現出與真實原子類似的量子力學特性。當採用微波脈衝輻照時，人造原子的狀態發生了變化。結果表明，這種變化取決於外部施加的磁場：通過測量原子，科學家就可以計算出磁場的大小。

但為了超越標準量子極限，研究人員借用了機器學習領域應用廣泛的模式識別技術。通訊作者安德雷·列別傑夫解釋說：「我們採用了一種自適應技術。首先，我們進行測量，然後根據測量結果，讓模式識別演算法決定如何改變下一步採用的控制參數，從而實現了最快速的磁場測量。」

研究人員稱，從地質勘探到大腦活動成像，磁場探測都非常重要，新研究可在這些領域大顯身手。

來源：科技日報

編輯：岳靚

審核：王小龍

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