近日,365体育手机版app下载量子精密测量研究中心与中国科学院精密测量科学与技术创新研究院、湖南理工学院、郑州大学等研究机构合作,基于超冷40Ca+离子实验平台,利用机器学习中的强化学习技术,实验展示了强化学习对量子热力学过程的优化效果。实验显示:一个量子体系无论是在封闭的条件下还是存在经典环境或量子环境的干扰,在强化学习的辅助下,该量子体系的非平衡热力学过程都具有更高的保真度以及更低的相对熵消耗和功消耗。该研究成果2023年10月8日在线发表于《自然》杂志的子刊、物理学著名期刊《通讯-物理》(Communications Physics)上。
实际的量子过程会不可避免地与外部环境耦合,因而量子信息处理及其相应的热力学过程都会受到耗散和退相干等破坏性因素的影响。另一方面,机器学习是当前信息学界的一个热门课题,是一门多学科交叉,涵盖概率论、统计学、近似理论和复杂算法的新学科方向,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。近年来,得益于机器学习的智能化和自动化,研究人员已经把机器学习技术应用于量子物理。强化学习是机器学习的重要内容之一,用于智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成奖赏最大化或实现特定目标等问题。
在该实验中,研究人员首先通过强化学习的神经网络训练,得到优化辅助控制时序,然后应用于对囚禁离子的操控,以实现优化的量子非平衡热力学过程。为了检验强化学习技术所带来的优化效果,研究人员还人为地引入激光的频率噪声和功率噪声,进一步检验强化学习辅助的控制时序抑制实验噪声的效果。实验结果显示,基于强化学习的优化控制,量子体系的非平衡热力学过程能以高于99%的保真度达到目标态;即使存在20%的实验偏差,保真度都会高于95%,如图一所示。
图一、封闭系统中单量子比特的非平衡热力学。(a)由强化学习设计的有效拉比频率Ω和相位φ。(b)有和无强化学习辅助控制的相干性演化, 其中RL和Free分别代表有和无强化学习辅助控制。(c)保真度F和熵减小ΔΣ的时间演化,其中的数据点为实验结果,线条为理论模拟。蓝线和红线分别表示有强化学习控制和无强化学习控制,黑线表示ΔΣ的变化。插图显示了Bloch球体的路径演化,对应于无强化学习控制(红点)和有强化学习控制(蓝点)。(d-e)保真度F、熵减小ΔΣ和功减少dW随参量偏差的变化,这里d图是拉比频率的偏差,e图是系统激光频率的偏差。
另外,研究人员还通过人为地构建环境,深入探索了强化学习技术对于环境干扰下量子非平衡热力学过程的优化效果。实验上,经典环境通过854 nm激光耦合的自发辐射来构建;量子环境通过Jaynes-Cummings模型耦合离子的振动自由度来构建。实验中,研究人员基于这些环境条件下强化学习的神经网络训练,在囚禁离子上执行操作时序。结果显示:在经典环境或量子环境干扰下,基于强化学习的优化辅助控制,量子系统的热力学演化末态所达到的保真度仍能接近99%,且在20%的实验噪声偏差范围内,保真度也都高于95%,如图二、三所示。
图二 经典环境干扰下单量子比特的非平衡热力学过程。(a)由强化学习设计的有效拉比频率Ω和相位φ。(b)有和无强化学习辅助控制的相干性演化。(c)保真度F和熵减小ΔΣ的时间演化,其中数据点为实验结果,线条为理论模拟。蓝线和红线分别表示有强化学习控制和无强化学习控制,黑线表示ΔΣ的变化。插图表示激发态布局在耗散的影响下随时间演化。(d-e)保真度F、熵减小ΔΣ和功减少dW随系统缺陷的变化,这里d图是系统拉比频率的缺陷,e图是系统激光频率的缺陷。
图三 量子环境干扰下单量子比特的非平衡热力学过程。(a)由强化学习设计的有效拉比频率Ω和相位φ。(b)有和无强化学习辅助控制的相干性演化。(c)保真度F和熵减小
ΔΣ的时间演化,其中数据点为实验结果,线条为理论模拟。蓝线和红线分别表示有强化学习控制和无强化学习控制,黑线表示ΔΣ的变化。插图表示平均声子数在有和无强化学习辅助情况下随时间的演化。(d-e)保真度F、熵减小ΔΣ和功减少dW随系统缺陷的变化,这里d图是系统拉比频率的缺陷,e图是系统激光频率的缺陷。
这项研究是首次在离子阱量子实验中展示了强化学习技术对于量子非平衡热力学的优化效果。其技术和结果有望应用于更大量子体系的非平衡热力学过程,可以研究量子热机的效率提升以及探索量子信息技术带来的新的热力学问题。
这项工作的第一署名单位为365体育手机版app下载,第一署名作者为量子中心的博士后章嘉伟。该研究得到广东省重点领域研发计划重大专项项目“精密探测金属表面噪声和环境磁场的囚禁离子探针的实验探究”、科技部国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目和中国博士后基金的资助。
论文链接:https://www.nature.com/articles/s42005-023-01408-5.pdf
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