論文の概要: Ultrafast artificial intelligence: Machine learning with atomic-scale quantum systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12231v2
• Date: Sat, 16 Mar 2024 17:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 06:38:27.374292
• Title: Ultrafast artificial intelligence: Machine learning with atomic-scale quantum systems
• Title（参考訳）: 超高速人工知能:原子スケール量子システムを用いた機械学習
• Authors: Thomas Pfeifer, Matthias Wollenhaupt, Manfred Lein,
• Abstract要約: 0 から 9 の間の手書き桁を認識するためにモデル原子を訓練する。 トレーニングでは、範囲0〜9の手書き桁の個々の画像を、形状のレーザーパルスに変換する。 このシステムは時間依存的なシュリンガー方程式に従って量子力学的に進化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We train a model atom to recognize hand-written digits between 0 and 9, employing intense light--matter interaction as a computational resource. For training, individual images of hand-written digits in the range 0-9 are converted into shaped laser pulses (data input pulses). Simultaneously with an input pulse, another shaped pulse (program pulse), polarized in the orthogonal direction, is applied to the atom and the system evolves quantum mechanically according to the time-dependent Schr\"odinger equation. The purpose of the optimal program pulse is to direct the system into specific atomic final states that correspond to the input digits. A success rate of about 40\% is demonstrated here for a basic optimization scheme, so far limited by the computational power to find the optimal program pulse in a high-dimensional search space. This atomic-intelligence image-recognition scheme is scalable towards larger (e.g. molecular) systems, is readily reprogrammable towards other learning/classification tasks and operates on time scales down to tens of femtoseconds. It has the potential to outpace other currently implemented machine-learning approaches, including the fastest optical on-chip neuromorphic systems and optical accelerators, by orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: 我々は、計算資源として強い光-物質相互作用を用いて、0から9の間の手書き桁を認識するようモデル原子を訓練する。 トレーニングでは、範囲0〜9の手書き桁の個々の画像を、形状のレーザーパルス(データ入力パルス)に変換する。 入力パルスと同時に、直交方向に偏光した別の形状パルス(プログラムパルス)が原子に適用され、時間依存のシュリンガー方程式に従って量子力学的に進化する。 最適なプログラムパルスの目的は、入力された桁に対応する特定の原子の最終状態にシステムを誘導することである。 高次元探索空間における最適なプログラムパルスを見つけるための計算力によって制限されている基本最適化スキームに対して、約40 %の成功率を示す。 この原子知能画像認識方式は、より大きな(例えば分子)システムに対してスケーラブルであり、他の学習/分類タスクに対して容易に再プログラム可能であり、数十フェムト秒までの時間スケールで動作する。 これは、最も高速な光学オンチップニューロモルフィックシステムや光加速器など、現在実装されている他の機械学習アプローチを桁違いに上回る可能性を秘めている。

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