人們對未來的人工智能將有很多猜測，但是澳大利亞國立大學(xué)(ANU)的研究人員已經(jīng)在利用它的力量。

來自ANU量子科學(xué)系的小組一直在嘗試在非常冷的溫度下捕獲原子，以努力建立量子通信網(wǎng)絡(luò)。

現(xiàn)在，他們用AI 開發(fā)了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以幫助他們進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。松散地基于人腦，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”執(zhí)行任務(wù)。

“我們使用AI來控制實(shí)驗(yàn)的大量輸入(不同的激光和磁場設(shè)置)，以尋找最佳的實(shí)驗(yàn)條件，”量子計(jì)算與研究中心的博士后Geoff Campbell博士說。通信技術(shù)。

“由于輸入的信息太多，我們只能基于對最有效方法的理解來進(jìn)行有根據(jù)的猜測，但AI會比我們更好。”

冷原子是精密傳感器和原子鐘等新技術(shù)的重要組成部分。

這項(xiàng)最新研究證明了AI優(yōu)化冷原子系統(tǒng)的潛力。AI發(fā)現(xiàn)的解決方案可以在一半時(shí)間內(nèi)捕獲兩倍的冷原子。

本·布赫勒(Ben Buchler)副教授說：“在我們的實(shí)驗(yàn)中，人工智能找到了一種有效的解決方案，違背了我們的直覺。工作100年的一百名學(xué)生可能永遠(yuǎn)找不到。”

“我們的主要研究重點(diǎn)是開發(fā)一種量子中繼器，該設(shè)備可用于長距離發(fā)送量子信息。要使其正常工作，我們需要在其中捕獲盡可能多的冷原子。困難在于它幾乎無法建立一個(gè)完整的原子間相互作用模型，因此我們需要通過反復(fù)試驗(yàn)來優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。人工智能可以使我們更有效地做到這一點(diǎn)。”

盡管此AI用于特定任務(wù)，但研究人員相信它可以有更廣泛的應(yīng)用。

林教授說：“ 從優(yōu)化我們的移動設(shè)備性能到大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，人工智能在越來越多的角色中使用。”

“隨著它發(fā)展成為一種通用工具，它將使科學(xué)家擺脫實(shí)驗(yàn)室中實(shí)驗(yàn)設(shè)置的繁瑣優(yōu)化工作，它只會變得越來越普遍。”

研究小組認(rèn)為，該程序可以用于改善許多具有許多輸入?yún)?shù)的實(shí)驗(yàn)，而不僅限于量子信息領(lǐng)域。

他們說，除了純粹的研究之外，它們還可以通過提高效率和降低成本，對工業(yè)和制造過程產(chǎn)生重大影響。

Lam教授說：“這是一個(gè)更大趨勢的例子，其中AI變得越來越不具有異國情調(diào)，很快將被視為科學(xué)界可以使用的另一種工具。”