一组研究人员通过新型光子量子电路证明，即便是小型量子计算机也能提升机器学习性能。研究结果表明，当今的量子技术已不仅停留在实验阶段，在特定任务中其性能已能超越经典系统。值得注意的是，这种光子学方法还能大幅降低能耗，为机器学习日益增长的算力需求提供了可持续解决方案。
近期科学突破重塑了未来技术的发展轨迹。一方面，机器学习和人工智能已从日常生活到科学研究全面革新人类生活；另一方面，量子计算正崛起为新型计算范式。
这两大前沿领域的融合催生了全新研究方向：量子机器学习。该领域致力于探索算法在量子平台上运行时，在速度、效率或准确性方面可能获得的提升。然而在当前技术条件下实现这种优势仍面临重大挑战。
由维也纳大学科学家领导的国际研究团队在此取得突破，他们设计的新型实验装置包含米兰理工大学（意大利）构建的量子光子电路，运行着Quantinuum（英国）研究人员提出的机器学习算法。该实验通过光子量子计算机对数据点进行分类，并分离量子效应的贡献，以明确其相对于经典计算机的优势。实验表明，即便是小型量子处理器也能超越传统算法性能。"我们发现对于特定任务，该算法的错误率低于经典版本，"项目负责人、维也纳大学的Philip Walther解释道。《自然·光子学》论文第一作者Zhenghao Yin补充说："这表明现有量子计算机无需超越最尖端技术也能展现优越性能。"
该研究的另一亮点是光子平台相较标准计算机具有能耗优势。"考虑到机器学习算法因能耗过高正面临发展瓶颈，这一特性未来可能至关重要，"合著者Iris Agresti强调。
该成果对量子计算（明确了受益于量子效应的任务）和经典计算均具重要意义。事实上，受量子架构启发的新算法有望实现更高性能与更低能耗。