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玻色量子與北京師范大學(xué)在光量子計(jì)算領(lǐng)域持續(xù)突破

玻色量子 ? 來源:玻色量子 ? 2023-11-14 10:15 ? 次閱讀

2023年10月,北京玻色量子科技有限公司(以下簡稱“玻色量子”)聯(lián)合北京師范大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在知名科技期刊Quantum發(fā)表了以《Combinatorial optimization solving by coherent Ising machines based on spiking neural networks(基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相干伊辛機(jī)的組合優(yōu)化問題求解)》為題的學(xué)術(shù)論文。

這是玻色量子聯(lián)合北京師范大學(xué)在共同打造“相干光量子算力平臺(tái)”過程中的持續(xù)成果產(chǎn)出之一。值得注意的是,該成果也代表了相干光量子計(jì)算在大規(guī)模組合優(yōu)化問題的求解上繼續(xù)保持顯著算力優(yōu)勢。

論文發(fā)表 以下為本文的主要研究內(nèi)容:

組合優(yōu)化問題在計(jì)算機(jī)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域都具有重要的研究意義,如藥物設(shè)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、電路設(shè)計(jì)等行業(yè)。一般來說,組合優(yōu)化問題屬于非確定性多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度類(NP)。在解決旨在最大化增益或最小化損失的組合優(yōu)化問題時(shí),需要在候選對象之間有效地選擇最佳組合。這時(shí),相干光量子計(jì)算在組合優(yōu)化問題的求解上頗具優(yōu)勢,但在大規(guī)模問題求解過程中,相干光量子計(jì)算模型中容易出現(xiàn)“振幅異質(zhì)性”(即振子的振幅不相等)的現(xiàn)象,這是相干量子計(jì)算領(lǐng)域一個(gè)重要的技術(shù)難題。

在這項(xiàng)研究工作中,聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)通過設(shè)計(jì)一個(gè)光學(xué)尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),徹底解決了相干光量子計(jì)算過程中的“振幅異質(zhì)性”問題。研究發(fā)現(xiàn),它可以在組合優(yōu)化問題上大幅加快計(jì)算速度。本文利用反對稱耦合的簡并光學(xué)參量振子脈沖和耗散脈沖構(gòu)造了“尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。根據(jù)尖峰神經(jīng)元的動(dòng)態(tài)行為,選擇一個(gè)非線性傳遞函數(shù)來減輕振幅的不均勻性,在組合優(yōu)化問題的計(jì)算過程中,它能實(shí)現(xiàn)振幅的異質(zhì)性,并“凍結(jié)”在局部極小值中。而通過控制尖峰神經(jīng)元的耗散參數(shù),就可以控制相空間體積的收縮速率和收縮方向,使得系統(tǒng)加速完成大規(guī)模計(jì)算。

數(shù)值計(jì)算結(jié)果表明,采用尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相干光量子計(jì)算在組合優(yōu)化問題上具有良好的性能,將能為神經(jīng)計(jì)算和光學(xué)計(jì)算提供新的研究思路。

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圖1 相干光量子計(jì)算架構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)原理圖

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圖2 脈沖神經(jīng)元的動(dòng)力學(xué)行為

未來,玻色量子將持續(xù)升級自研相干光量子計(jì)算機(jī)真機(jī)——“天工量子大腦”,并不斷拓展其在AI領(lǐng)域的真機(jī)測試與場景驗(yàn)證,以充分發(fā)揮自身在光量子計(jì)算領(lǐng)域的算力優(yōu)勢,攜手更多合作伙伴聯(lián)合實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破并助推量子計(jì)算技術(shù)飛速發(fā)展。








審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:玻色量子與北京師范大學(xué)在光量子計(jì)算領(lǐng)域持續(xù)突破,《Quantum》發(fā)表SNN-CIM

文章出處:【微信號:玻色量子,微信公眾號:玻色量子】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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