日本冲绳科学技术大学院大学的研究团队在《光学量子》期刊上发表研究，首次将玻色子采样应用于图像识别，为量子人工智能（AI）在现实世界的应用开辟了新道路。该团队仅使用三个光子和一个线性光学网络，构建了一个用于图像分类的量子AI系统，并在模拟实验中取得了优异的图像识别准确率，显著高于传统机器学习方法。这项研究展示了低能耗、混合型量子方法在刑侦分析、医学诊断等领域的巨大潜力，标志着量子AI迈出了关键一步。

💡 **玻色子采样的基本原理**：玻色子采样是一种基于光粒子的量子计算协议，利用光子的波动性进行相互叠加和干涉。当光子穿过复杂的光学网络时，会产生复杂的落点分布，这种分布难以被经典计算机准确预测。

🔬 **量子AI系统架构**：研究团队设计了一种新型量子AI架构，将灰度图像数据压缩并编码到单光子的量子态中。这些光子被注入量子水库（复杂的光学网络），干涉形成高维模式。探测器记录光子的输出位置，形成玻色子采样的概率分布。

📊 **实验结果与优势**：实验结果显示，该量子AI系统在所有测试图像数据集上均表现优异，准确率显著高于传统机器学习方法。这表明玻色子采样在图像识别领域的潜力，并为量子AI在现实世界的应用打开了新窗口。

🔍 **应用前景**：图像识别广泛应用于刑侦分析、医学诊断等领域。该研究提出的低能耗、混合型量子方法展现出极强潜力，向量子AI的落地迈出关键一步。

为现实应用打开新窗口

    科技日报讯 （记者张佳欣）十多年来，玻色子采样（一种基于光粒子的量子计算协议）一直被视为证明量子计算优于经典计算的重要里程碑。尽管已有实验表明玻色子采样难以用经典计算机模拟，但其实际用途一直尚未明确。日本冲绳科学技术大学院大学研究团队近日在《光学量子》期刊上报告，他们首次将玻色子采样用于图像识别这一关键任务，为量子人工智能（AI）在现实世界中的应用打开了新窗口。

    团队仅使用三个光子和一个线性光学网络，就构建出可用于图像分类的量子AI系统。图像识别广泛应用于刑侦分析、医学诊断等领域。团队此次提出的低能耗、混合型量子方法展现出极强潜力，向量子AI的落地迈出关键一步。

    玻色子（如光子）遵循玻色—爱因斯坦统计。要理解玻色子采样的原理，可以想象一个“弹珠钉板”游戏：把一颗颗弹珠从上方放下，弹珠会在钉子间碰撞、反弹，最后落到下方的格子里，落点多集中在中间位置，形成一个类似钟形的分布图。但如果把弹珠换成光子，情况就完全不同了。光子不像弹珠那样只是“撞来撞去”，它们具有波动性，就像水波一样，可相互叠加、干涉。这种干涉效应让它们在穿过一个复杂光学网络时，产生出极为复杂的落点分布，不再是简单的对称图形，而是一个连超级计算机都难以准确预测的图案。

    为开发图像识别系统，团队设计了一种新型量子AI架构。在模拟实验中，灰度图像数据首先被压缩处理，并编码到单光子的量子态中。随后，这些光子被注入一个复杂的光学网络（量子水库），在其中干涉形成丰富的高维模式。探测器记录光子的输出位置，反复采样形成玻色子采样的概率分布。最终，这些量子输出与原始图像数据结合，通过一个简单的线性分类器进行识别。

    实验结果显示，该系统在所有测试图像数据集上均表现优异，准确率显著高于传统同规模的机器学习方法。