RIKEN量子计算中心的研究团队运用机器学习技术对量子计算机进行错误纠正，这是实现这些设备实用化的重要一步。他们采用了一种自动化的纠错系统，尽管是近似的，但能够有效识别最佳的纠错方法。
这项研究已在《物理评论快报》上发表。
与经典计算机不同，经典计算机依赖于只能取0和1的比特，而量子计算机则基于“量子位”，可以假设计算基态的任意叠加。结合量子纠缠，这种超越经典的特性使得量子计算机能够执行全新的操作，在某些计算任务中展现出潜在的优势，如大规模搜索、优化问题和密码学。
将量子计算机应用于实际的主要挑战在于量子叠加态的脆弱性。实际上，来自环境的微小扰动可能导致错误，迅速破坏量子叠加态，从而使量子计算机失去其优势。
为了解决这一问题，研究人员开发了复杂的量子纠错技术。尽管理论上这些方法能够有效消除错误的影响，但通常会导致设备复杂性的大幅增加，这本身也容易出错，甚至可能增加错误的暴露。因此，全面的错误纠正依然难以实现。
在这项研究中，研究人员利用机器学习寻找纠错方案，以减少设备的复杂性，同时保持良好的纠错性能。他们专注于量子纠错的自主方法，通过巧妙设计的人工环境来替代频繁进行错误检测测量的需求。
他们还研究了“玻色子量子比特编码”，这种编码可以在一些当前最有前景和广泛应用的基于超导电路的量子计算机中使用。
在玻色子量子比特编码的广阔搜索空间中寻找高性能候选者是一项复杂的优化任务，研究人员通过强化学习（先进的机器学习方法）来解决这一问题，代理在一个可能的抽象环境中探索，以学习和优化其行动策略。
通过这一方法，研究小组发现，与其他编码方案相比，一个简单且近似的量子比特编码不仅显著降低了设备的复杂性，而且在纠错能力方面也优于竞争对手。
该论文的第一作者曾烨雄表示：“我们的研究不仅展示了机器学习在量子纠错中的应用潜力，还可能使我们更接近于在实验中成功实施量子纠错。”
Franco Nori指出：“机器学习在解决大规模量子计算和优化挑战中可以发挥关键作用。目前，我们正在积极参与一些结合了机器学习、人工神经网络、量子纠错和量子容错的项目。”
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希望本篇文章《机器学习推动量子纠错技术的进步》能对你有所帮助！
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