NTU科學家開發了一種量子計算機，可以從以往的計算經曆中學習以總結解決新問題的辦法，並且可以模擬人腦的運作方式，解決更精密複雜的問題。
量子計算機可模擬人腦
近年來，量子計算機因其複雜而精確的計算能力而受備受關注，科學家們常常將這些量子計算機用于設計更有效的藥物、機密文件傳輸或預測天氣等等工作。
NTU科學家近日利用量子計算和人工智能設計了一種可以像人類一樣不斷學習的量子計算原型機，這種量子計算原型機擁有非比尋常的精確計算能力。
來源：NTU
這些可以模擬人腦運作方式的量子計算機有可能解決從藥物設計到量子加密等非常複雜的難題。這種量子計算原型機配備了人工大腦，所以新制作的量子計算機可以快速學會自己執行複雜的計算。
量子計算機可自主學習
與以 1 和 0 狀態存儲信息的傳統計算機芯片不同，量子計算世界中的信息以量子粒子的形式存儲在量子位中。通過計算機模擬試驗，NTU物理與數學科學學院的科學家們開發並訓練了一個人工神經網絡，該網絡是一個包含模擬細胞在大腦中連接計算單元網絡的處理器，以分析存儲在量子粒子中的數據。
就像大腦一樣，量子計算機中的人工神經網絡可以學習識別量子數據中的模式。
量子計算機數據轉換過程 來源：NTU
由于量子糾纏的原因，量子計算機可以以非常快的速度處理信息，其中改變一個量子位的狀態就將瞬間改變另一個量子位的狀態，且這一行爲能夠被准確預測。
量子糾纏是量子計算的一個基本特征，研究人員會訓練他們的量子計算機識別糾纏態，以便識別量子糾纏。
換一個更通俗的說法，科學家們將量子數據的例子及其預期的糾纏態輸入計算機，並訓練它識別量子糾纏，就像教孩子如何使用卡通圖片識別物體一樣。
NTU科學家開發的量子計算原型機僅在 200 個示例之後就能准確識別糾纏態，而訓練大多數普通量子計算機通常需要數千個示例。
Liew教授 來源：NTU
“要使量子計算機發揮最佳功能，讓它們産生正確的量子糾纏態至關重要。因此，我們的量子計算機可以用作開發其他量子計算機的工具，”領導這項研究的助理教授 Timothy Liew 說。
Liew博士參與發表的論文 來源：Physical Review Letters
Liew 博士于 2008 年獲得英國南安普頓大學博士學位，並在新加坡國立大學和瑞士洛桑聯邦理工學院完成了博士後研究。他對光與物質耦合系統理論做出了多項貢獻。2013年，他獲得南洋理工大學李光耀獎學金，在這裏，他專注于混合系統中光子應用的理論發展：太赫茲頻率源、量子光源和光子電路。2015年，劉博士成爲南洋理工大學的助理教授。
Liew博士參與發表的論文 來源”：npj Quantum Information
“除了識別量子糾纏外，我們的量子計算機還可以學習如何進行困難的數學計算。這些計算可以用于量子密碼術等應用中，其中信息將在量子粒子中加密並安全轉換，” Liew 教授補充道。
Liew博士參與發表的論文
來源：Neural Networks and Learning Systems
研究人員設想，他們開發的量子計算機除了可能解決困擾人類的科研難題以外，還可能徹底改變人類的日常生活方式。
參考文獻：
1. “Reconstructing Quantum States With Quantum Reservoir Networks” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ;
2.“Quantum reservoir processing” npj Quantum Information;
3.“Quantum neuromorphic platform for quantum state preparation” Physical Review Letters.
