美国工具或将助力量子计算与暗物质搜索

美国科学家正在开发一种智能代理，可以自动调节敏感的量子设备，加速量子计算以及对难以捉摸的暗物质的搜寻。

该人工智能 (AI) 系统目前正由位于华盛顿州里奇兰的太平洋西北国家实验室 (PNNL) 的研究人员进行测试。据报道，该代理可以控制量子噪声受限参数放大器。

这些超低噪声微波设备用于增强由量子力学设定的极其微弱的信号，并且几乎不引入额外的噪声。此外，它们还用于寻找暗物质的实验以及从超导量子比特（qubits）读取信息的系统中。

然而，操作它们可能需要熟练的物理学家花费数小时调整设置并测试结果。为了解决这个问题，由 Christian Boutan 博士领导的 PNNL 团队提出了一套 AI 系统来自动执行该任务。该项目名为 AQUA-WOLF（或 Autonomous Quantum Amplifier Workflow Optimization and Learning Framework），得到了美国能源部 Genesis Mission 的支持。

AI 微调放大器

这项新技术可以支持轴子暗物质实验 (ADMX)，该实验旨在寻找被称为 轴子 (axions) 的假设粒子。对于暗物质探测器来说，这项实验相当不寻常，因为它并非位于深层地下。

ADMX 使用放置在巨大且强磁场中的微波腔，在局部银河系 暗物质晕 (dark matter halo) 中寻找冷暗物质轴子。如果它们存在，团队希望它们能转化为微波光子，从而被高灵敏度的量子电子设备捕获。

该实验必须扫描一系列可能的轴子质量，这使得设备收集数据所花费的时间变得尤为重要。根据 Boutan 的说法，在搜寻过程中，调节放大器是“浪费时间的主要来源”。

但他相信 AQUA-WOLF 可以通过强化学习实现流程自动化。AI 代理将自行更改设置并从结果中学习，而不是依赖物理学家反复调整放大器。

最初，研究人员将根据增益（以分贝为单位衡量放大器增强输入信号的程度）对系统进行奖励。然后，他们的目标是扩展该过程，以考虑包括噪声和稳定性在内的其他因素。

训练代理

科学家们还将测试几种算法，以确定最有效的方法。同时，自动化整个过程也可能对量子计算有益。这是因为放大器从量子比特中读取信息。然而，随着量子计算机发展到包含数千个量子比特，调节它们可能会变得困难。

他们还计划教导代理设备背后的物理原理，并在代理中编码 系统的哈密顿量 (Hamiltonian)（其能量的数学描述）。这样，它就可以基于物理原理做出决策，而不是简单地通过试错来探索不同的设置。

PNNL 物理学家 Erik Lentz 博士正在教导 AI 代理在其推理和决策中使用物理原理，他表示传统算法探索可用参数空间的方式“在某种程度上是低效的”。

由于参数放大器的工作物理原理相似，AI 可以通过较少的训练学习调节新设备。该团队计划在真实硬件上对其进行测试，例如来自 NIST 的放大器，并将其适配到最终可用于 ADMX 等实验的其他放大器。一旦经过验证，PNNL 计划将该 AI 代理作为开源软件发布。其数据集也将支持 Genesis Mission 的共享科学基础设施。

“目标不是将科学家赶出实验室，”研究人员在一份新闻稿中总结道。“而是为了让他们不再把时间花在乏味的琐事上，这样他们就能花更多的时间去发现维系宇宙运行的力量。”