最新的研究证明了人工智能优化冷原子系统的潜力

未来会有很多关于人工智能的猜测，但澳大利亚国立大学(ANU)的研究人员已经在使用它的力量。

来自ANU量子科学部门的团队一直试图在非常冷的温度下捕获原子，以努力建立量子通信网络。

现在，他们已经开发了一个带有人工智能的人工神经网络来帮助他们进行实验。神经网络松散地基于人脑，允许计算机“学习”执行任务。

量子计算与研究中心博士后Geoff Campbell博士说：“我们使用AI来控制大量输入(不同的激光和磁场设置)，以找到最佳实验条件。通信技术。

“由于信息输入太多，我们只能基于对最有效方法的理解做出知情猜测，但AI会比我们更好。”

冷原子是精密传感器和原子钟等新技术的重要组成部分。

这项最新研究证明了人工智能优化冷原子系统的潜力。人工智能发现的解决方案可以在一半的时间内捕获两倍多的冷原子。

本布赫勒副教授说：“在我们的实验中，人工智能找到了一个有效的解决方案，这违背了我们的直觉。一百个学了一百年的学生，可能永远找不到。”

“我们的主要研究重点是开发一种量子中继器，可以用来远距离发送量子信息。为了使它正常工作，我们需要捕获尽可能多的冷原子。难点在于很难建立完整的原子间相互作用模型，需要通过反复实验来优化实验。人工智能可以让我们更有效地做到这一点。”

虽然这种人工智能用于特定的任务，但研究人员认为它可以广泛使用。

林教授说：“从优化我们移动设备的性能到大规模数据分析，人工智能被应用到越来越多的角色中。”

“随着它发展成为一种通用工具，它将把科学家从实验室繁琐的实验设置优化中解放出来，而且只会越来越普遍。”

研究团队认为，这一程序不仅可以用于量子信息领域，还可以用于改进具有许多输入参数的许多实验。

他们说，除了纯粹的研究，它们还可以通过提高效率和降低成本对工业和制造过程产生重大影响。

林教授说：“这是一个更大趋势的例子，在这个趋势中，人工智能变得越来越不陌生，并将很快被视为科学界可以使用的另一个工具。”