在一個(gè)新的教程中,谷歌的研究人員演示了如何使用量子計(jì)算技術(shù)對(duì)由單個(gè)光子照射的28像素乘28像素的圖像進(jìn)行分類。通過改變光子的量子態(tài),他們表明他們能夠在流行的手寫數(shù)字MNIST語庫上實(shí)現(xiàn)“至少”41.27%的精度——比傳統(tǒng)計(jì)算方法提高了21.27%。
谷歌已經(jīng)證明了量子計(jì)算也能解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的圖像分類問題,而且隨著技術(shù)發(fā)展,量子計(jì)算機(jī)將在在學(xué)習(xí)能力上超越經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
另外量子計(jì)算還能解決經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)中一些棘手問題,比如預(yù)防出現(xiàn)模型訓(xùn)練中的梯度消失問題。
工作研究人員說,這是為了說明量子力學(xué)教科書可以揭示人工智能問題,認(rèn)為最大的可實(shí)現(xiàn)的分類精度,如果一個(gè)算法必須做出決定后發(fā)現(xiàn)第一個(gè)“量子”的光(即光子)通過液晶屏幕顯示一個(gè)圖像從一個(gè)數(shù)據(jù)集。MNIST,最經(jīng)典的計(jì)算可以完成的是檢測(cè)一個(gè)落在圖像像素上的光子,然后通過將每張圖像的亮度重調(diào)到一個(gè)單位和來從光強(qiáng)分布中猜測(cè)數(shù)字。
MNIST 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)研究者來說再熟悉不過了,它是一個(gè)由 Yann Lecun 等人創(chuàng)建的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集,包含訓(xùn)練集和測(cè)試集,訓(xùn)練集包含 60000 個(gè)樣本,測(cè)試集包含 10000 個(gè)樣本(在 2019 年又增加了 50000 個(gè)測(cè)試集樣本)。
研究人員的量子力學(xué)方法使用分光器、移相器和其他光學(xué)元件來創(chuàng)建一個(gè)類似全息圖的推理模式。光子降落的推理模式區(qū)域可以用于圖像分類,說明沒有必要同時(shí)照亮多個(gè)光子以產(chǎn)生干擾。
研究人員寫道:“從概念上講,利用干擾來提高量子實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生所尋求結(jié)果的可能性,是所有量子計(jì)算的基本理念。”“除了為量子和機(jī)器學(xué)習(xí)專家提供一個(gè)簡單易懂的玩具問題之外,這個(gè)簡單量子/簡單機(jī)器學(xué)習(xí)角也可能對(duì)在一個(gè)更容易理解的設(shè)置中教授測(cè)量過程的物理很有興趣。”
有人預(yù)測(cè),量子計(jì)算將在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。例如,去年3月,IBM、MIT和牛津大學(xué)的研究人員在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文,聲稱隨著量子計(jì)算機(jī)變得更加強(qiáng)大,它們將能夠進(jìn)行特征映射。在高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上,將數(shù)據(jù)分解成非冗余的特性,這是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法做到的。然后,研究人員將能夠開發(fā)出更有效的人工智能,例如,能夠識(shí)別經(jīng)典計(jì)算機(jī)看不到的數(shù)據(jù)模式。
“機(jī)器學(xué)習(xí)和量子計(jì)算這兩項(xiàng)技術(shù)都有可能改變計(jì)算的執(zhí)行方式,以解決以前無法解決的問題,”《自然》雜志論文的合著者寫道。量子算法提供的計(jì)算加速的一個(gè)核心要素是通過可控的糾纏和干涉來開發(fā)指數(shù)級(jí)大的量子狀態(tài)空間。
在現(xiàn)代科技中,量子力學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)都發(fā)揮著重要作用,量子計(jì)算的 AI 應(yīng)用這一新興領(lǐng)域很有可能幫助許多學(xué)科實(shí)現(xiàn)重大突破。然而,目前大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者對(duì)量子力學(xué)還沒有透徹的了解,多數(shù)量子物理學(xué)家對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解也非常有限。因此,找到一些二者都能理解的問題非常重要,這些問題既要包含簡單且被廣泛理解的機(jī)器學(xué)習(xí)思想,也要包含類似的量子力學(xué)思想。
全息技術(shù)可能是量子計(jì)算的關(guān)鍵
研究光的突破可能就是量子計(jì)算未來的入場(chǎng)券。利用電子和光之間相互作用的量子性質(zhì),以能量而不是空間來分離光束——這使得他們可以利用光脈沖加密電子波的信息,并用高速電子顯微鏡對(duì)其進(jìn)行映射。
攝影測(cè)量不同顏色的光照射攝影膠片的程度。然而,光也是波,因此以相為特征。相位指定波周期內(nèi)點(diǎn)的位置并與信息深度相關(guān),這意味著記錄物體散射的光的相位可以檢索其完整的3D形狀,這是通過簡單照片無法獲得的。這是光學(xué)全息術(shù)的基礎(chǔ),在星球大戰(zhàn)等科幻電影中由花哨的全息展示。
目前,微美全息為中國領(lǐng)先的全息云綜合技術(shù)方案提供商之一,公司提供從全息視覺AI合成與呈現(xiàn)、全息互動(dòng)軟件開發(fā)、全息AR廣告投放、全息AR SDK支付、5G全息通訊軟件開發(fā)到全息人臉識(shí)別等全息AR技術(shù)的一站式服務(wù),商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景主要聚集在家用娛樂、光場(chǎng)影院、演藝系統(tǒng)、商業(yè)發(fā)布系統(tǒng)及廣告展示系統(tǒng)等五大專業(yè)領(lǐng)域。
在招股書里顯示,隨著5G全息通訊網(wǎng)絡(luò)帶寬條件變化,5G全息應(yīng)用市場(chǎng)將迎來爆發(fā),全息互動(dòng)娛樂、全息會(huì)議、全息發(fā)布會(huì)等高端應(yīng)用逐步向全息社交、全息通訊、全息導(dǎo)航、全息家庭應(yīng)用等方向普及。微美全息云計(jì)劃基于全息AI人臉識(shí)別技術(shù)和全息AI人臉換臉技術(shù)為核心技術(shù),用多個(gè)技術(shù)創(chuàng)新的系統(tǒng)支持全息云平臺(tái)服務(wù)和5G通訊全息應(yīng)用。
目前,傳統(tǒng)的全息術(shù)可以通過測(cè)量光從物體不同部分傳播的距離差異來提取3D信息,但這需要來自不同方向的額外參考光束來測(cè)量兩者之間的干擾。這個(gè)概念與電子相同,但由于波長短得多,我們現(xiàn)在可以獲得更高的空間分辨率。例如,我們能夠通過使用超短電子脈沖形成全息圖來記錄快速移動(dòng)物體的全息電影。
除了量子計(jì)算之外,與替代方案相比,該技術(shù)具有最高的空間分辨率,并且可能改變我們?cè)谌粘Ｉ钪袑?duì)光的思考方式。到目前為止,科學(xué)和技術(shù)僅限于自由傳播光子,用于宏觀光學(xué)設(shè)備,新的全息技術(shù)讓我們可以看到納米級(jí)光線會(huì)發(fā)生什么,這是小型化和將光器件集成到集成電路上的第一步。
提到5G網(wǎng)絡(luò),與4G時(shí)代不同,將具有更高速率、更低時(shí)延和海量的連接。較4G提升數(shù)十倍的速度、低于1ms的低時(shí)延、全球超過500億臺(tái)設(shè)備相互連接。以此,也建立了超寬帶移動(dòng)通信(eMBB)、超低延時(shí)通信(uRLLC)、海量物連(mMTC)三大5G應(yīng)用場(chǎng)景。正是基于這三大場(chǎng)景讓5G時(shí)代催生了更多AR全息、無人駕駛和遠(yuǎn)程醫(yī)療、萬物互連等市場(chǎng)的應(yīng)用。從人與人的交互,轉(zhuǎn)變成物與物的溝通,實(shí)現(xiàn)電信級(jí)的蜂窩物聯(lián),或?qū)⒁l(fā)人類社會(huì)的一場(chǎng)新變革。
通信行業(yè)專家指出,射頻在5G手機(jī)的設(shè)計(jì)中尤為關(guān)鍵。4G手機(jī)最大的制造成本在屏幕與處理器,但5G手機(jī)最大的成本或許會(huì)轉(zhuǎn)向整套的射頻方案。市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)Navian預(yù)測(cè),2020年僅移動(dòng)終端中射頻前端芯片的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到212億美元,年復(fù)合增長率達(dá)15.4%。5G時(shí)代將有更多的頻段資源被投入使用,多模多頻使得射頻前端的芯片需求增加,同時(shí)Massive MIMO、波束成形、載波聚合、毫米波等關(guān)鍵技術(shù)也將助長射頻前端芯片需求增加這一趨勢(shì),直接推動(dòng)射頻前端芯片市場(chǎng)成長。
5G帶來的超寬帶高速傳輸能力和低時(shí)延,可以解決VR/AR渲染能力不足、互動(dòng)體驗(yàn)不強(qiáng)、終端移動(dòng)性差和眩暈等痛點(diǎn)問題。
在普及AR的過程中,5G的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:更高的容量,更低的延遲和更好的網(wǎng)絡(luò)均勻性。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延降低至毫秒級(jí)時(shí),由于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與視覺系統(tǒng)不一致造成的不適感將不復(fù)存在,因此5G網(wǎng)絡(luò)的商用將使AR在傳輸方面的屏障將被打通,困擾AR技術(shù)在移動(dòng)端應(yīng)用的問題將會(huì)迎刃而解,AR/VR生態(tài)圈日趨成熟,將伴隨5G迎來新的發(fā)展機(jī)會(huì)。
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