# NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机 URL: https://www.shicheng.news/v/oNw5K Published: 2021-09-02 Source: 狮城新闻 NTU科学家开发了一种量子计算机，可以从以往的计算经历中学习以总结解决新问题的办法，并且可以**模拟人脑**的运作方式，解决更精密复杂的问题。 **量子计算机可模拟人脑** 近年来，量子计算机因其复杂而精确的计算能力而受备受关注，科学家们常常将这些量子计算机用于**设计更有效的药物、机密文件传输或预测天气**等等工作。 NTU科学家近日利用量子计算和人工智能设计了一种可以**像人类一样不断学习**的量子计算原型机，这种量子计算原型机拥有非比寻常的精确计算能力。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769041.avif?1630497722) 来源：NTU 这些可以**模拟人脑运作方式**的量子计算机有可能解决从药物设计到量子加密等非常复杂的难题。这种量子计算原型机配备了人工大脑，所以新制作的量子计算机可以快速学会自己执行复杂的计算。 **量子计算机可自主学习** 与以 1 和 0 状态存储信息的传统计算机芯片不同，量子计算世界中的信息以**量子粒子**的形式存储在量子位中。通过计算机模拟试验，NTU物理与数学科学学院的科学家们开发并训练了一个**人工神经网络**，该网络是一个包含模拟细胞在大脑中连接计算单元网络的处理器，以分析存储在量子粒子中的数据。 就像大脑一样，量子计算机中的人工神经网络可以学习识别量子数据中的模式。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769044.avif?1630497722) 量子计算机数据转换过程 来源：NTU 由于量子纠缠的原因，量子计算机可以以非常快的速度处理信息，其中改变一个量子位的状态就将瞬间改变另一个量子位的状态，且这一行为能够被准确预测。 量子纠缠是量子计算的一个基本特征，研究人员会训练他们的量子计算机识别纠缠态，以便识别量子纠缠。 换一个更通俗的说法，科学家们将量子数据的例子及其预期的纠缠态输入计算机，并训练它识别量子纠缠，就像教孩子如何使用卡通图片识别物体一样。 NTU科学家开发的量子计算原型机仅在 **200 个示例**之后就能准确识别纠缠态，而训练大多数普通量子计算机通常需要数千个示例。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769045.avif?1630497722) Liew教授 来源：NTU “要使量子计算机发挥最佳功能，让它们产生正确的量子纠缠态至关重要。因此，我们的量子计算机可以用作开发其他量子计算机的工具，”领导这项研究的助理教授 Timothy Liew 说。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769046.avif?1630497663) Liew博士参与发表的论文 来源：Physical Review Letters Liew 博士于 2008 年获得英国南安普顿大学博士学位，并在新加坡国立大学和瑞士洛桑联邦理工学院完成了博士后研究。他对光与物质耦合系统理论做出了多项贡献。2013年，他获得南洋理工大学李光耀奖学金，在这里，他专注于混合系统中光子应用的理论发展：太赫兹频率源、量子光源和光子电路。2015年，刘博士成为南洋理工大学的助理教授。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769047.avif?1630497722) Liew博士参与发表的论文 来源”：npj Quantum Information “除了识别量子纠缠外，我们的量子计算机还可以学习如何进行困难的数学计算。这些计算可以用于量子密码术等应用中，其中信息将在量子粒子中加密并安全转换，” Liew 教授补充道。 ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769048.avif?1630497722) Liew博士参与发表的论文 来源：Neural Networks and Learning Systems 研究人员设想，他们开发的量子计算机除了可能解决困扰人类的科研难题以外，还可能彻底改变人类的日常生活方式。 参考文献： 1. "Reconstructing Quantum States With Quantum Reservoir Networks" IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems ; 2.“Quantum reservoir processing” npj Quantum Information; 3.“Quantum neuromorphic platform for quantum state preparation" Physical Review Letters. ![NTU 科学家开发可模拟人脑神经网络的量子计算机](https://www.shicheng.news/images/image/1676/16769050.avif?1630497721)