論文の概要: First Photon Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17471v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 23:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:53.204969
• Title: First Photon Machine Learning
• Title（参考訳）: 世界初の光子機械学習
• Authors: Lili Li, Santosh Kumar, Malvika Garikapati, Yu-Ping Huang,
• Abstract要約: 我々は,ニューラルネットワークの新しいパラダイムとして,最初の光子機械学習を提案する。 量子粒子の二重スリット実験の背景にある物理を多スリットバージョンに拡張することで、1つの光子が約30%の忠実度で画像認識を行うことができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4416132811087747
• License:
• Abstract: Quantum techniques are expected to revolutionize how information is acquired, exchanged, and processed. Yet it has been a challenge to realize and measure their values in practical settings. We present first photon machine learning as a new paradigm of neural networks and establish the first unambiguous advantage of quantum effects for artificial intelligence. By extending the physics behind the double-slit experiment for quantum particles to a many-slit version, our experiment finds that a single photon can perform image recognition at around $30\%$ fidelity, which beats by a large margin the theoretical limit of what a similar classical system can possibly achieve (about 24\%). In this experiment, the entire neural network is implemented in sub-attojoule optics and the equivalent per-calculation energy cost is below $10^{-24}$ joule, highlighting the prospects of quantum optical machine learning for unparalleled advantages in speed, capacity, and energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 量子技術は、情報の取得、交換、処理方法に革命をもたらすことが期待されている。 しかし、その価値を実践的な環境で実現し、測定することは難しかった。 我々は、ニューラルネットワークの新たなパラダイムとして、最初の光子機械学習を提示し、人工知能に対する量子効果の最初の明白な優位性を確立する。 量子粒子の二重スリット実験の背景にある物理をマルチスリット版に拡張することにより、我々の実験では、1つの光子が約30ドル%の忠実度で画像認識を行うことができ、これは類似の古典系が達成できる理論上の限界(約24倍)を大きく上回っている。 この実験では、ニューラルネットワーク全体がサブアットジュール光学で実装され、同等の計算エネルギーコストが10〜24ドル以下である。

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