研究人员开发出用于自动调谐量子参数放大器的 AI 智能体

在华盛顿大学西雅图校区某处一间昏暗的房间里，一位训练有素的物理学家正在拨动旋盘——然后测量，接着再次拨动，可能持续数小时。调谐旋钮另一端的设备名字很拗口：量子噪声受限参数放大器。这是从暗物质探测器中提取微弱到几乎不可能察觉的信号，并将其放大到足以在射频频谱上听到的关键组件。

正如音乐家放大吉他的声音，以便音乐会后排的观众能听到音乐一样，物理学家使用这些专门的放大器来听取来自quantum computers和dark matter探测器以及其他敏感电子设备的微弱信号。这些放大器被冷却到接近绝对零度，在几乎不产生自身噪声的情况下提升信号强度。

用太平洋西北国家实验室 (PNNL) 物理学家 Christian Boutan 的话来说，这些放大器也“因难以调谐而臭名昭著”。

Boutan 认为他有一个解决方案：部署一个 AI 智能体，它将训练自己在无需人工干预的情况下自动调谐放大器，从而减少与轴子暗物质搜索和基于超导量子比特的量子计算相关的停机时间，并为受过高等教育的物理学家争取时间，让他们更高效地利用自己的专业训练。

现在，他和他的团队将在 Genesis Mission 的支持下推进这一计划。Genesis Mission 是美国能源部的一项宏伟计划，旨在通过人工智能将美国科学和工程的生产力和影响力提高一倍。Boutan 的工作完全符合这一目标。

浪费时间的主要源头

没有哪里比轴子暗物质实验 (ADMX) G2 这一搜寻轴子暗物质的旗舰项目面临的挑战更明确了。

为什么要搜寻暗物质？美国国家航空航天局 (NASA) 的研究人员将暗物质描述为“将宇宙紧固在一起的无形胶水”。

ADMX 的探测策略是将微波腔放置在强磁场中，等待暗物质轴子转化为可探测的微波光子，并用超灵敏的低噪声量子电子设备读取输出。

此类搜索的进展是通过仪器扫过可能的轴子质量范围的速度来衡量的。每一小时未用于扫描的时间，都是一小时未被探索的发现空间。因此，调谐放大器是“浪费时间的主要源头”，Boutan 说道。

换句话说，这个由 PNNL Genesis Mission 资助的项目被称为自主量子放大器工作流优化与学习框架 (AQUA-WOLF)，其目标直指 ADMX 搜索中阻碍暗物质发现速度的最大单一障碍。

同样的瓶颈也笼罩着量子计算。Boutan 指出，这些放大器是快速读取超导量子比特的关键。随着量子计算机从少数几个量子比特扩展到数千个，低效的校准过程开始成为进步的硬上限。

AI 智能体如何保持调谐

Boutan 解释说，通过使用一种称为强化学习的技术，该智能体将通过获得与手工调谐的物理学家相同的衡量标准：增益，而得到“奖励”。增益以分贝为单位，反映了设备对输入信号强度的提升程度。

最初，团队将输入目标并允许智能体自主拨动旋钮，并根据其实现的增益按比例奖励它。最终，项目范围将扩大到包括多目标调谐，届时低噪声或稳定性等其他考虑因素也将加入奖励机制。团队将在选定的框架内尝试多种算法，然后在智能体之间举行竞赛，以筛选出最有前途的方法。随着 AI 最近的进步，他们预计一旦开始，所有这些前期工作只需几个月的时间。