- 美国科学家开发的AI系统可自动调整量子设备。
- AQUA-WOLF项目旨在提高量子计算效率及暗物质探索。
- 该系统能根据物理原理进行决策，减少人力需求。
- 研究人员计划将AI代理作为开源软件发布。
美国科学家正在开发一种智能代理，该代理能够自动调整敏感的量子设备，从而加速量子计算以及寻找难以捉摸的暗物质。这个人工智能（AI）系统目前正在位于华盛顿州里奇兰的太平洋西北国家实验室（PNNL）进行测试。据报道，该代理能够控制量子噪声限制的参量放大器。这些超低噪声的微波设备用于增强由量子力学设定的极弱信号，并且几乎不会引入额外噪声。此外，它们也被用于寻找暗物质的实验以及从超导量子比特（qubits）中读取信息的系统。
AI自动化量子设备调整
然而，操作这些设备通常需要技术娴熟的物理学家进行设置调整并测试结果，过程可能持续数小时。为了解决这一问题，由 Christian Boutan 博士领导的 PNNL 团队提出了一个 AI 系统以自动化这一任务。该项目名为 AQUA-WOLF（即自主量子放大器工作流程优化与学习框架），获得美国能源部的 Genesis Mission 的支持。
该新技术可能支持阿克西翁暗物质实验（ADMX），该实验旨在寻找名为阿克西翁的假想粒子。这一实验对于暗物质探测器来说相当不寻常，因为它并不位于地下深处。ADMX 使用置于大型强磁场中的微波腔来寻找当地银河暗物质光晕中的冷暗物质阿克西翁。如果它们存在，团队希望它们能转化为微波光子，从而被高度敏感的量子电子设备捕捉到。该实验必须扫描一系列可能的阿克西翁质量，这使得设备收集数据的时间变得尤为重要。
根据 Boutan 的说法，调整放大器是搜寻过程中“浪费时间的主要来源”。但他相信，AQUA-WOLF 可以通过强化学习自动化该过程。AI 代理将自行更改设置并从结果中学习，而不再依赖物理学家反复调整放大器。
利用物理原理进行推理
最初，研究人员将根据增益来奖励系统，增益是以分贝来衡量放大器增强输入信号的程度。随后，他们的目标是扩展该过程，以考虑其他因素，包括噪声和稳定性。科学家们还将测试几种算法之间的效果，以确定最有效的方法。与此同时，自动化整个过程对量子计算也可能具有益处。这是因为放大器从 qubits 中读取信息。然而，随着量子计算机包含数千个 qubits，调整它们可能变得困难。他们还计划教导代理有关设备背后的物理学，并将系统的哈密顿量（描述其能量的数学）编码进代理中。
这样，它便可以根据物理原理做出决策，而不仅仅是通过反复试验不同设置来探索。
PNNL 的物理学家 Erik Lentz 博士教导 AI 代理利用物理原理进行推理和决策，他表示传统算法在探索可用参数空间时，“相当低效”。由于参量放大器的工作原理相似，AI 可以在较少的训练下学会调整新的设备。团队计划在实际硬件上进行测试，例如来自 NIST 的放大器，并将其调整至其他放大器，这些放大器最终可能在如 ADMX 等实验中使用。一旦验证，PNNL 计划将该 AI 代理作为开源软件发布。
其数据集也将支持 Genesis Mission 的共享科学基础设施。研究人员在新闻稿中表示：“目标并不是将科学家从实验室中移除，而是让他们不必花费数小时在乏味的琐事上，以便能够花更多时间去发现宇宙的奥秘。”
自动化对量子研究的重要性
量子计算和暗物质研究的复杂性使得自动化技术的应用变得尤为重要。AQUA-WOLF项目的AI系统不仅能提高操作效率，还能减少对专业物理学家的依赖，从而使科学家能够专注于更具创造性的研究工作。随着量子技术的发展，这种自动化系统将有助于加速科学发现，并可能成为未来量子计算和暗物质探索的关键工具。