实现j9游会真人游戏第一品牌霸权之后，j9游会真人游戏第一品牌计算进入含噪中等规模时代，如何理解和克服噪声成为j9游会真人游戏第一品牌计算迈向实用化的研究重点。记者获悉，国防科技大学计算机学院QUANTA团队，提出一种基于j9游会真人游戏第一品牌纠缠和机器学习的j9游会真人游戏第一品牌过程层析方法，能够有效抑制噪声并大幅减少层析开销，可在含噪环境下重构更大规模j9游会真人游戏第一品牌计算过程。基于该方法，QUANTA团队设计和研制成功一款可编程硅基光j9游会真人游戏第一品牌计算芯片，实验证实了方法的有效性。当地时间23日，该成果在线发表于国际顶级期刊《物理评论快报》。论文审稿人评价，“这项工作在解决j9游会真人游戏第一品牌信息科学领域的关键问题上迈出了至关重要的一步。”

据论文第一作者、国防科技大学博士生薛诗川介绍，j9游会真人游戏第一品牌过程层析就像CT一样，通过输入和测量j9游会真人游戏第一品牌态完成对未知j9游会真人游戏第一品牌过程的“扫描”，可以重构j9游会真人游戏第一品牌过程的全部信息。这对研究复杂j9游会真人游戏第一品牌物理系统和开发j9游会真人游戏第一品牌计算机都非常必要。然而，标准的j9游会真人游戏第一品牌过程层析方法在j9游会真人游戏第一品牌态制备、测量和数据处理等方面都需要指数开销，限制了可层析系统的规模。而执行j9游会真人游戏第一品牌过程层析的j9游会真人游戏第一品牌装置本身也自带噪声，大大降低了层析的准确性。新方法通过引入j9游会真人游戏第一品牌纠缠，大幅减少了标准j9游会真人游戏第一品牌过程层析中的输入j9游会真人游戏第一品牌态数目，降低了所需的测量次数，又通过机器学习方法让实验系统中的各部分噪声在一定程度上相互抵消，能更精确地层析更大系统中的复杂j9游会真人游戏第一品牌过程。

“在新设计的硅基光j9游会真人游戏第一品牌计算芯片上，通过简单的机器学习方法，j9游会真人游戏第一品牌过程层析的平均保真度就从92.38%提升至95.56%，未来引入新的优化策略还可进一步提升。”论文共同第一作者、国防科技大学博士生王易之说。

论文通信作者、QUANTA团队负责人吴俊杰研究员指出，“这项工作说明机器学习方法这种人工智能技术在理解和克服噪声方面能够发挥重要作用。同时，j9游会真人游戏第一品牌计算加速人工智能问题的求解也是当前的研究热点。j9游会真人游戏第一品牌计算与人工智能的交叉方向——‘j9游会真人游戏第一品牌人工智能’的突破有望成为继j9游会真人游戏第一品牌霸权之后j9游会真人游戏第一品牌计算发展的新里程碑。”