我科学家在超导系统中实现量子对抗机器学习
发布时间：2022-12-05 11:00:27 所属栏目：动态 来源：网络
导读： 随着发展量子计算和人工智能成为世界各国的重要战略，两者交汇而生的量子人工智能更是发展迅速。但由于神经网络容易受到对抗扰动的影响，量子人工智能技术的安全性成为研究热点。
|
随着发展量子计算和人工智能成为世界各国的重要战略，两者交汇而生的量子人工智能更是发展迅速。但由于神经网络容易受到对抗扰动的影响，量子人工智能技术的安全性成为研究热点。 近日，清华大学交叉信息研究院邓东灵研究组与浙江大学物理学院王浩华、宋超研究组等合作，在超导系统中首次实验实现了量子对抗机器学习。相关成果“通过可编程超导量子比特实现量子对抗学习的实验演示”以封面论文形式发表在《自然·计算科学》，并获得了该期刊的专栏评论。 本研究中，研究团队用10个可编程超导量子比特阵列进行量子对抗学习的首次实验演示。在这项工作中，通过优化器件制造和控制工艺，他们将这些量子比特的平均寿命提高到150微秒，同时单量子比特门和双量子比特门平均保真度分别大于99.94%和99.4%。这使其能够成功地实现具有不同结构的大规模量子分类器，量子线路深度达到60，并且可训练的变分参数数量超过250。 团队采用了核磁共振等图像作为训练数据。经过训练，这些分类器可以在这些数据集上实现当前量子分类器所能达到的最先进的性能，测试准确率高达99%。进一步的实验证明，通过对抗训练，量子分类器抵抗干扰的能力将增强，对相同攻击策略产生的对抗扰动实现免疫。 团队成员表示，他们的结果不仅揭示了量子学习系统在对抗场景中的脆弱性，而且证明了防御策略在实践中应对对抗攻击的有效性，从而为实现可信赖的量子人工智能做出了重要的实验尝试。 （编辑：92站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐