新闻DeepMind团队开发神经网络架构FermiNet，实现量子激发态计算

随着人工智能技术的快速发展，我们已经看到了越来越多关于机器学习、深度学习和计算机视觉等领域的新发现。然而，在这些领域中，量子计算尚未成为主流。不过，最近，英国伦敦帝国理工学院的研究团队在科学期刊《自然》上发表了他们的一项重要研究成果——他们开发了一种名为“FermiNet”的神经网络架构，用于实现量子激发态计算。
量子激发态计算是一种特殊的计算方式，它利用量子比特（qubits）作为计算单元，并通过量子纠缠来模拟经典计算中的复杂系统。相比于传统计算机，量子计算机能够同时处理大量数据，并且能够快速执行复杂的计算任务。然而，目前的量子计算机仍然存在许多挑战，如如何控制和操作量子比特，以及如何有效地进行并行计算等。
“FermiNet”架构由两部分组成：一个是输入层，接收从外部环境获取的信息；另一个是输出层，生成最终的结果。这两部分都需要通过一个称为“因子分解器”的部分来完成。因子分解器是一个多量子比特的矩阵，它使用量子纠缠来帮助量子比特之间进行交互。在这个过程中，量子比特会经历一个周期性的演化过程，这个过程被称为量子跃迁。量子跃迁可以用来更新量子比特的状态，并且可以根据需要进行调整。
这项研究的负责人之一，来自剑桥大学的博士生约瑟夫·斯蒂芬森说：“我们的实验结果证明了量子势能计算可能成为一种实用的技术。虽然我们在实验中遇到了一些困难，但是我相信随着时间的推移，这些问题都将得到解决。”
这项工作不仅有可能推动量子计算的发展，还可能会带来许多其他有趣的领域应用。例如，如果科学家能够成功地构建出一种新的量子比特结构，那么这将有可能引发量子计算的革命性变化。此外，“FermiNet”架构也可以被用作一种新的算法，用于处理大规模的数据集。
总的来说，"FermiNet"架构的提出，是对量子计算的一种大胆尝试，它展示了人类对量子计算潜力的理解和掌握达到了一个新的高度。尽管还有许多挑战需要克服，但这项研究无疑为未来的科学研究提供了新的方向和可能性。