量子科技中心_量科网

相互作用复杂系统的模型为研究理解联想记忆、机器学习以及神经网络动力学提供了基本的统计物理参考框架。另一方面，在经典硬件上模拟复杂的多突触相互作用，由于系统复杂度的超线性增长，计算量极大。光子量子技术凭借其固有的速度和并行处理能力，为模拟复杂网络提供了有前景的解决方案，从而克服这些限制。最近，多光子过程与广义 \(p\) 体Hopfield模型之间的理论联系已被建立。在此，该团队设计并展示了一个实验平台，该平台利用分布于一组光学模式中的单光子，其中受控的二元移相器阵列充当Ising型神经元。该工作特别关注一个通过双光子过程实现的、具有四体局部相互作用项的全连接Hopfield哈密顿量。通过在可编程光子处理器上进行量子模拟，该研究识别出三个不同的区域：记忆检索相、自旋玻璃记忆“黑屏”相以及顺磁相。实验结果证实，在低存储容量和低温条件下，系统能够成功检索记忆，并持续松弛到具有高记忆重叠的固定点，从而有效重构存储的模式。未来的研究将扩展该平台设计，以研究具有局部或稀疏相互作用的网络，同时可扩展光子电路实现的进展将使得包含大量相互作用自旋的架构成为可能。