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內容提供: University of the Basque Country編譯：AI與機器人 量子仿生學，在量子系統中的模仿某些生物器官特有功能。巴斯克大學的研究人員在一項新的研究中模仿了自然選擇、學習和記憶，該研究可以促進量子計算髮展及推進機器學習進程。Unai Alvarez-Rodriguez是UPV / EHU物理化學系附屬的量子信息科技（QUTIS）研究小組的研究員，也是量子信息技術專家。「量子信息技術使用量子現象來對計算任務進行編碼，與傳統計算不同，量子計算不限於用0和1的形式存儲信息。」（譯者註：此處指的應該是二進位。）「量子位元（Qubits），就像傳統計算中的比特（bits）信息單位一樣，但是量子計算可以同時取0或1，這種現象被稱為疊加，量子計算能勝任更複雜的計算操作，使用量子計算，能得到比傳統計算系統更好的結果。」Alvarez-Rodriguez補充說。 譯者注上面兩大段皆是在解釋量子計算，有點燒腦。小編稍微解釋一下，我們生活中使用的計算機的計算機系統使用的基本上是二進位系統，數據在計算機中主要是以補碼的形式存儲的。計算機中的二進位則是一個非常微小的開關，用「開」來表示1，「關」來表示0。而量子計算則是依照量子力學理論進行的新型計算。普通計算機中的2位寄存器在某一時間僅能存儲4個二進位數（00、01、10、11）中的一個，而量子計算機中的2位量子位（qubit）寄存器可同時存儲這四個數，因為每一個量子比特可表示兩個值。如果有更多量子比特的話，計算能力就呈指數級提高。 Alvarez-Rodriguez所在的研究小組決定重點模仿生物進化。「我們覺得創建能夠模擬某些生物專有屬性的系統很有趣。我們正在爭取建立量子信息協議。"他們通過量子模擬器選擇模仿進化，包括自然選擇、記憶和智能。這也促使他們建立了量子生物仿生學。 他們創建了一個模擬自然選擇環境，其中包括個人、繁殖和變異，與其他個人和環境的相互作用，甚至該系統還模擬了相當於死亡的狀態。研究人員說：「我們開發了這種類似死亡終結機制，是讓個體的壽命有限。因此，通過結合所有這些要素，系統沒有單一的明確解決方案：「我們接近自然選擇模型作且不同戰略之間有矛盾，其中每個個體都可能解決問題的最終戰略，最終的解決方案能夠支配該空間。」 這個系統還能夠模擬記憶，同時，這個系統有特定的演算法控制。方程顯示出對它們過去和未來皆有依賴。「因此系統的改變與進化不僅取決於它此刻的狀態，也取決於它過去的五分鐘以及它未來的五分鐘。」Alvarez-Rodriguez解釋說。 在相關的量子演算法中，他們改進傳統演算法，創建了降低了操作的誤差容限和提高了可靠性的機制，解決了優化定義和明確任務的問題。「我們設法在量子系統中對函數進行編碼，但不是直接編寫函數;系統是自主地編寫函數，我們可以說它通過我們設計的機制自主學習了，這是一個最新的研究進展。」他說。 在研究中發現的這些方法和協議提供了解決各種系統的方法。 Alvarez-Rodriguez說，記憶方法可以用於解決高度複雜的系統：「它可以用於研究不同環境條件下的量子系統，或者以更容易且更具成本效益的方式的不同規模上研究。」 「說到自然選擇，我們已經做出了一個量子計算機制，自我複製系統可以用到它，也可以用於自動化的量子規模化的過程。關於機器學習，我們已經提出了一種方法來訓練一台機器且不必事先插入目的（譯者註：不是目的性訓練，有別於目前的機器學習），這在未來幾年會大量用到。」 在研究中開發的所有模型都是計算模型。但是，Alvarez-Rodriguez已經明確表示，他的研究小組的主要想法是：「科學發生在現實世界中，我們做的一切或多或少要有直接的應用，儘管以理論模式進行，我們提出了這樣的設計，使得它們可以在實驗中在不同類型的量子平台上進行，例如陷阱離子、超導電路和光子波導等。為此，我們與實操組有合作。」 由於該研究方向極具學術性以及趣味性小編獻上拓展鏈接↓↓↓