2026年2月24日——一项国际研究揭示了量子物理学与人工智能理论基础模型之间的惊人联系。这项研究由意大利国家研究委员会纳米技术研究所（Cnr-Nanotec）、意大利理工学院（IIT）、罗马萨皮恩扎大学与国际研究机构合作完成，相关论文近期发表在《物理评论快报》期刊。

意大利研究人员发现，在光学电路中传播的相同光子会自发表现出霍普菲尔德网络的行为特征，这是描述人脑联想记忆机制最著名的数学模型之一。

“我们摒弃传统电子芯片，利用量子干涉现象——即光子芯片中光粒子相互叠加作用进行信息编码与读取的过程，”研究负责人、通讯作者Marco Leonetti解释道。这位Cnr-Nanotec高级研究员同时任职于罗马意大利理工学院生命纳米与神经科学中心：“在该系统中，光子不仅是数据载体，其本身更成为了联想记忆的'神经元'”。

该研究还揭示了与生物系统类似的基本记忆容量极限。

“当存储信息量有限时，系统能借助量子相干性准确读取，”研究第一作者、萨伦托大学现任研究员Gennaro Zanfardino补充道，“但随着数据量增加，系统会进入记忆中断阶段，陷入技术层面称为自旋玻璃的无序状态，丧失信息检索能力。”

“这些成果为量子光学和集成光子学在人工智能系统开发中的应用开辟了新视角，”共同作者Luca Leuzzi强调道。这位Cnr-Nanotec研究主任同时任职于罗马萨皮恩扎大学：“相比现有数据中心，此类设备能以极低能耗确保高性能运行。”

该研究的意义超越人工智能领域。所开发的光子平台能够模拟和研究传统计算机难以处理的复杂无序物理系统。在此背景下，该工作延续了复杂系统理论物理学的传统，并与乔治·帕里西荣获2021年诺贝尔物理学奖的自旋玻璃研究建立了概念桥梁。巧合的是，该发现正诞生于帕里西发展其理论的同一科学环境中。

“通过这项令我们倍感自豪的研究，我们证实了经典系统中观察到的无序规律同样存在于量子光子电路中，”Cnr-Nanotec所长、研究共同作者Fabrizio Illuminati总结道，“光由此成为真正的微型实验室，能够探索从气候到生物网络等自然与人工系统的复杂现象。”