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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》（）为题发表在Light: Science & Applications，通讯作者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 | （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。 崔超涵说：“关于量子接收机，是我在博一学习量子信息课程时了解到的。由此，我想到利用机器学习提升量子接收机性能的方案，并在与导师和课程指导老师的讨论中获得了支持。之后我们便着手编写代码、设计实验和购买器材、以及准备量子接收器平台的搭建。” 实验结果表明，经过自适应学习增强后，量子接收机的整体抗噪音能力显著提升。在此基础上，该团队还在实验中验证了这款量子接收机对于六态正交振幅编码的学习能力。 相较于经典方案，最终实现的综合误码率比前者降低了 40%。这是量子接收机首次在区分超过四个非正交量子态的任务中呈现量子优势。 让深空探测成为可能 将相位锁定时间从几分钟提至十几小时据介绍，曾经的量子接收机必须依赖已知且稳定的工作环境，且只能对个别编码实现量子优势。现在，拥有了自适应学习框架， 量子接收机除了获得了性能提升，还能自主寻找完成极端任务的方案，这种自主设计的能力超越了以往的量子态区分技术。在该团队的设想中，这项技术最直接的应用场景是微型的深空探测无人飞船。这种无人飞船需要长时间飞行，但是供给通讯模块的能量有限，因此可以使用这种量子接收机。‍‍ 此外，常见口径的望远镜的信号收集效率随着距离衰减，而深空探测器的飞行距离相当遥远。无人飞船所处的环境也可能发生较大变化，其自适应能力可以更大限度保障系统平稳运行。 这几点使得此技术与上述应用场景的匹配度非常高，可以成量级地提高深空探测的通信距离。此外，在某些场景里，低能量的探测技术能够更隐秘地收集远距离的信息，同时也能探测到反射率很低、或吸收率很高的物体。 事实上，在应用增强学习技术之前，实验平台的各项指标已经超越此前的里程碑。这得益于团队对各个实验细节不遗余力的优化。据悉，整个实验从开始到最后一批数据采集完毕，累计历时三年半。机器学习代码和实验部分，主要由崔超涵负责。 他说：“第二年起，FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列）的程序设计由新加入的学弟 William 负责。项目开始的两年里，我们在框架上尝试了多种机器学习架构，例如各种神经网络和优化算法。” 在器材方面，他们搭建了实测效率达 90% 的超导纳米线单光子探测器。而要想让新的量子接收机平台达到更接近理论值的误码率，并且还能适配通信波段，那么就得把实验平台的性能做到极限，为此他们尝试了很多方案。 整个实验装置历经三次较大的迭代，以便让实验设备更紧凑、辅助设备更少，从而进一步地控制噪音的来源，甚至几次更换了实验场地。 经过几次改进，光纤干涉仪的长时干涉平均对比度也从 99%、迭代到 99.5%、再到最后的 99.7%，至此已与国际领先的研究组持平。较为稳定的相位锁定时间，也从几分钟提升到十几个小时。 另外，他们也在 FPGA 与实验器材相结合的前馈控制技术上，积累了很多经验，通信延迟几乎达到低成本 FPGA 的极限。 到第三年，通过不断优化代码和实验设备，代码学习速度和实验编解码速度均得到提高。这时，当整个实验装置处于无人干扰的、相对合理的单次实验时间里，就能积累足够多的数据量，从而评估自适应学习带来的额外优势。 （来源：Light: Science & Applications） 在供电室修水管，看“天”做实验研究期间，崔超涵还负责维护超导纳米线单光子探测器的安装以及日常维护。他说：“维持超导单光子探测器运行的高压液氦压缩机和冷却水循环装置，放在与实验室一墙之隔的基础设施与供电间里。虽然房间钥匙由学校技术设施管理部门掌管，但从设备安装到日常维护都是我们自己做。” 有一天深夜，他仍然在实验室采集数据，不知为何液氦压缩机突然停止了工作。为避免影响超导探测器性能、耽误项目进度，他必须立即重启系统。但是，负责管理钥匙的同事已经下班了，他只能给警察打电话。等警察到了又解释了很久才得以进入供电室，最终恢复了系统的运转。 此外，亚利桑那大学位于图森市，是一个沙漠里的城市。夏天太阳出来以后升温很快，因此实验室墙壁的温度波动较大。而量子接收机中关键的光纤干涉仪是一种温度敏感性器件，每当室温出现大幅升降，整个反馈线路很难稳定在设备电压容限内。 经过长时间的观察，崔超涵发现夏季每天下午的一段时间内，温度相比其他时间更稳定一些，于是就把这段时间用于核心数据的采集。 （来源：Light: Science & Applications） 从量子密码理论转做光学实验另据悉，崔超涵本科毕业于中国科学技术大学近代物理系理论物理专业，主要学习量子通信和量子密码学，参与过的项目曾荣获 2019 年中国光学十大进展。 本科期间，他还在上海纽约大学从事过一些学术研究。后来来到美国读博，曾获得诺奖得主尼古拉斯·布隆伯根（Nicolaas Bloembergen）设立的奖学金。 博士期间，他主要研究新型光学非线性元件与系统，特别是由多模态之间的竞争、干涉和对量子态的测量引入的非线性。因为按照目前的技术路径，如要用光学系统实现高速并行的通用计算，必须要高效且可靠的光学非线性。 目前他是博士候选人，预计 2023 年春季毕业。眼下他还在找工作，也有回国找教职的打算。而对于本次论文的后续研究，他表示大致有两个方向： 第一个发展方向是概念上的，可以将类似框架用于训练含噪中等量子计算中的变分量子线路上，特别是当线路里面包含、由测得的经典信息所决定的决策时，这也是量子计算理论与实际应用之间非常关键的一步。

第二个发展方向是实验上的，本次实验平台可以结合新的混合变量量子信息技术，将连续变量与离散变量技术结合，加入非高斯态和相干操作以实现更通用的光量子信息处理。“两个方向都会让这项成果与实际需求更加贴合，从而推动量子信息处理的发展。”他说。

参考资料：

1.Cui, C., Horrocks, W., Hao, S.et al.Quantum receiver enhanced by adaptive learning.Light Sci Appl11, 344 (2022). https://doi.org/10.1038/s41377-022-01039-5

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关键词： 量子光学 机器学习