量子力学新解释推动量子AI与机器人融合：实证量子神经网络与优化应用

本文探讨了未来量子技术基础设施的发展趋势，重点关注量子信息物理认知系统的构建，它将量子人工智能（Quantum Artificial Intelligence）、量子机器人（Quantum Robotics）和量子信息与通信技术紧密结合起来。为了推动这一前沿领域的进步，作者Carlos Pedro Gonçalves提出了一种新颖的量子力学解释，该解释建立在量子计算机科学、系统科学以及基于场的计算之间的桥梁之上。 这种新的量子力学解释为量子人工神经网络（Quantum Artificial Neural Networks, QANNs）提供了理论基础。文章通过实例展示了如何在IBM的五量子比特Transmon bowtie芯片上，借助云端服务IBM Q Experience，实现实验性的量子神经计算。这不仅展示了量子计算的实际应用潜力，也向我们展示了量子计算机如何处理复杂的信息处理任务，如神经网络的运算。 此外，文章引入了一种创新的量子神经机器学习（Quantum Neural Machine Learning, QNML），其核心是基于条件效用函数的量子优化。在这个框架下，量子机器人被设计成具有接口和多层量子人工神经网络结构，它们能够与量子目标进行交互，自适应地调整目标的动力学。通过运用量子优化动力学，机器人能够计算性能度量的最优值，并据此实时调整目标行为，展现出强大的学习和适应能力。 量子机器人在这个新的量子优化环境中，不再仅仅是简单的执行器，而是变成了具备智能决策的系统，能够在量子环境下进行复杂的任务解决。这不仅挑战了我们对传统机器人和量子物理的理解，也为量子技术的实际应用开辟了新的可能性，尤其是在自动化、控制和自主决策等领域。 这篇研究论文深入探讨了量子力学的新解释，以及如何将其应用于量子人工神经网络和量子机器人，以驱动未来的量子技术基础设施向前发展。这些进展对于理解量子世界的行为、提升量子计算能力，并开发出更智能的量子系统具有重要意义。随着量子技术的进一步发展，这种量子力解释的影响力将日益凸显。