- 美國科學家開發的AI系統可自動調整量子設備。
- AQUA-WOLF項目旨在提高量子計算效率及暗物質探索。
- 該系統能根據物理原則進行決策，減少人力需求。
- 研究人員計劃將AI代理作為開源軟件發布。
美國科學家正在開發一種智能代理，該代理能夠自動調整敏感的量子設備，從而加速量子計算以及尋找難以捉摸的暗物質。這個人工智能（AI）系統目前正在位於華盛頓州瑞奇蘭的太平洋西北國家實驗室（PNNL）進行測試。據報導，該代理能夠控制量子噪聲限制的參量放大器。這些超低噪聲的微波設備用於增強由量子力學設定的極弱信號，並幾乎不會引入額外噪聲。此外，它們也被用於尋找暗物質的實驗以及從超導量子比特（qubits）中讀取資訊的系統。
AI自動化量子設備調整
然而，操作這些設備通常需要技術嫻熟的物理學家進行設置調整並測試結果，過程可能持續數小時。為瞭解決這一問題，由 Christian Boutan 博士領導的 PNNL 團隊提出了一個 AI 系統以自動化這一任務。該項目名為 AQUA-WOLF（即自主量子放大器工作流程優化與學習框架），獲得美國能源部的 Genesis Mission 的支持。
該新技術可能支持阿克西翁暗物質實驗（ADMX），該實驗旨在尋找名為阿克西翁的假想粒子。這一實驗對於暗物質探測器來說相當不尋常，因為它並不位於地下深處。ADMX 使用置於大型強磁場中的微波腔來尋找當地銀河暗物質光暈中的冷暗物質阿克西翁。如果它們存在，團隊希望它們能轉化為微波光子，從而被高度敏感的量子電子設備捕捉到。該實驗必須掃描一系列可能的阿克西翁質量，這使得設備收集數據的時間變得尤其重要。
根據 Boutan 的說法，調整放大器是搜尋過程中“浪費時間的主要來源”。但他相信，AQUA-WOLF 可以通過強化學習自動化該過程。AI 代理將自行更改設置並從結果中學習，而不再依賴物理學家反覆調整放大器。
利用物理原則進行推理
最初，研究人員將根據增益來獎勵系統，增益是以分貝來衡量放大器增強進入信號的程度。隨後，他們的目標是擴展該過程，以考慮其他因素，包括噪聲和穩定性。科學家們還將測試幾種算法之間的效果，以確定最有效的方法。與此同時，自動化整個過程對量子計算也可能具有益處。這是因為放大器從 qubits 中讀取資訊。然而，隨著量子計算機包含數千個 qubits，調整它們可能變得困難。他們還計劃教導代理有關設備背後的物理學，並將系統的哈密頓量（描述其能量的數學）編碼進代理中。
這樣，它便可以根據物理原則做出決策，而不僅僅是通過反覆試驗不同設置來探索。
PNNL 的物理學家 Erik Lentz 博士教導 AI 代理利用物理原則進行推理和決策，他表示傳統算法在探索可用參數空間時，“相當低效”。由於參量放大器的工作原理相似，AI 可以在較少的訓練下學會調整新的設備。團隊計劃在實際硬件上進行測試，例如來自 NIST 的放大器，並將其調整至其他放大器，這些放大器最終可能在如 ADMX 等實驗中使用。一旦驗證，PNNL 計劃將該 AI 代理作為開源軟件發布。
其數據集也將支持 Genesis Mission 的共享科學基礎設施。研究人員在新聞稿中表示：“目標並不是將科學家從實驗室中移除，而是讓他們不必花費數小時在乏味的瑣事上，以便能夠花更多時間去發現宇宙的奧秘。”
自動化對量子研究的重要性
量子計算和暗物質研究的複雜性使得自動化技術的應用變得尤為重要。AQUA-WOLF項目的AI系統不僅能提高操作效率，還能減少對專業物理學家的依賴，從而使科學家能夠專注於更具創造性的研究工作。隨著量子技術的發展，這種自動化系統將有助於加速科學發現，並可能成為未來量子計算和暗物質探索的關鍵工具。