人工智能帮助物理学家发现了一种更简单的实现量子纠缠的方法。这一发现可能会使量子通信技术的发展变得更加容易。

科学家利用人工智能发现了一种更容易在亚原子粒子之间形成量子纠缠的方法，为更简单的量子技术铺平了道路。

当像光子这样的粒子纠缠在一起时，它们可以共享量子特性 —— 包括信息 —— 而不管它们之间的距离有多远。这种现象在量子物理学中很重要，也是量子计算机如此强大的特征之一。

但事实证明，科学家很难形成量子纠缠的化学键。这是因为它需要准备两个独立的纠缠对，然后测量纠缠强度 —— 称为贝尔态测量 —— 来自每对光子的纠缠对。

这些测量导致量子系统坍缩，使两个未测量的光子纠缠在一起，尽管它们从未直接相互作用。这种“纠缠交换”过程可以用于量子隐形传态。

发表在《物理评论快报》上的一项新研究中，科学家们使用了PyTheus，这是一种专门为设计量子光学实验而设计的人工智能工具。这篇论文的作者最初打算重现量子通信中纠缠交换的既定协议。然而，人工智能工具不断产生一种更简单的方法来实现光子的量子纠缠。

“作者能够在一组复杂的数据上训练一个神经网络，这些数据描述了如何在许多不同的条件下建立这种实验，网络实际上学习了背后的物理原理，”欧洲核子研究中心量子技术倡议的研究物理学家索菲亚·瓦莱科尔萨（Sofia Vallecorsa）告诉我们，她没有参与这项新研究。

利用人工智能简化量子纠缠

人工智能工具提出，纠缠可能会出现，因为光子的路径是无法区分的：当光子可能来自几个可能的来源时，如果它们的起源变得彼此无法区分，那么纠缠可以在它们之间产生，而之前不存在纠缠。

尽管科学家们最初对结果持怀疑态度，但该工具不断返回相同的解决方案，因此他们测试了该理论。通过调整光子源并确保它们无法区分，物理学家创造了条件，在某些路径上检测光子可以保证另外两个光子纠缠在一起。

量子物理学的这一突破简化了量子纠缠形成的过程。未来，它可能会对用于安全消息传递的量子网络产生影响，使这些技术更加可行。

“我们越依赖简单的技术，我们就越能扩大应用范围，”瓦莱科尔萨说。“建立更复杂的网络的可能性，可以在不同的几何形状中分支，可能会对单一的端到端案例产生重大影响。”

然而，由于环境噪声和设备缺陷可能会导致量子系统的不稳定性，因此将该技术扩展到商业上可行的过程是否可行还有待观察。

这项新研究也为物理学家使用人工智能作为研究工具提供了令人信服的论据。瓦莱科尔萨说：“我们正在更多地研究引入人工智能，但仍有一些怀疑，主要是因为一旦我们开始这样做，物理学家的角色将会是什么。”

“这是一个获得非常有趣结果的机会，并以一种非常引人注目的方式展示了它如何成为物理学家使用的工具。”

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