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在最近热映的《流浪地球 2》中，可自适应环境、自主决策的量子计算机 550W 承担了改变人类命运的关键角色。虽然影片里那种通用的量子人工智能似乎还很遥远，但具有自适应能力的专用量子设备已在实验室中悄然诞生。

近日，由中科大校友&美国亚利桑那大学博士生崔超涵担任第一作者的新论文，介绍了一种量子接收器。

图 | 相关论文（来源：Light: Science & Applications）

相关论文以《通过自适应学习增强的量子接收器》（Quantum receiver enhanced by adaptive learning）为题发表在 Light: Science & Applications，通讯作者张哲珅教授目前任职于美国密歇根大学电子工程和计算机科学系。

图 | 崔超涵（来源：崔超涵）

崔超涵表示，研究中他和所在团队探索了一种可以通过自适应学习，从而在有噪音环境中解码低光强信号的新型量子接收机的设计范式。

在该工作中，他们参考了人工智能中增强学习的思路，让量子接收机能够实时实地评估设备和环境中的各种噪音，借此可以自动学习上千个参数，从而不断向着低误码率的的方向实现自我迭代。

提升光量子接收机解码与抗噪能力

那么，为何要做这样的一个课题？据介绍，作为一种重要的信息载体，光可以实现远距离的通信和传感。当接收到的光强很低时，受到真空散粒噪声的影响，信噪比会快速降低，以至于光场承载的信息无法被高保真地读取。

随着人们对光场量子特性的深入了解，科学家于 20 世纪 70 年代发现：利用干涉和光场的粒子行为，可以极大减少散粒噪声对于二进制相位编码的影响，从而突破经典测量方案的误码率极限。

由于这种解码器运用了量子光学，故被称为量子接收机。其在理想情况下能达到量子信息理论所允许的最低误码率。

最近十年，学界利用量子光学实验技术实现了上述方案，并将其推广到更复杂的编码中。目前，该技术在深空通信、单光子传感等接收光能量有限的应用中，可以带来显著的量子优势。

当下，这种量子接收机的设计范式，主要基于理想模型的解析优化，缺乏对系统中各式噪音的抵抗力。

因此，崔超涵的导师张哲珅认为，要想在实际环境中部署量子接收机，需要一个能对噪音进行建模和自适应的框架。

图 | 张哲珅（来源：课题组网站）

而该团队的研究核心是致力于实现量子光学技术超越传统光学的优势。很多量子技术的优势都是随着系统的复杂度变得逐渐显著。于是，他们的一个细分研究方向就是将量子光学与机器学习相结合，希望能在多参数系统中探究量子优势。