據(jù)芬蘭阿爾托大學官網(wǎng)近日報道，該?？蒲腥藛T主導的國際團隊提出了一種采用量子系統(tǒng)測量磁場的方法，新系統(tǒng)的精確度超過了標準量子極限。他們表示，從量子狀態(tài)中快速提取信息，對于未來的量子處理器和現(xiàn)有超靈敏探測器來說都必不可少。此項研究向利用量子增強方法進行傳感邁出了關(guān)鍵的第一步。

在測量事物的精確程度方面，一個公認的經(jīng)驗法則就是所謂的“標準量子極限”：測量的精確度與可用資源的平方根成反比。換句話說，采用的資源（時間、輻射功率、圖像數(shù)量等）越多，測量就越精確。所以，極度的精確意味著要使用極多的資源。

最近，阿爾托大學、瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院、俄羅斯莫斯科物理技術(shù)學院的科研團隊挑戰(zhàn)了這一極限：他們提出了一種采用量子系統(tǒng)測量磁場的方法，證明讓量子現(xiàn)象和機器學習“雙劍合璧”充當磁力計，得到的精確度超過了標準量子極限。

研究人員在相關(guān)論文中稱，利用超導人造原子（一種量子比特）的相干性可以改善磁場測量的精確度。他們設(shè)計了一個由硅芯片和重疊鋁帶組成的微型設(shè)備，當設(shè)備冷卻至極低溫度時，電流在其中不再受任何阻擋，表現(xiàn)出與真實原子類似的量子力學特性。當用微波脈沖輻照時，人造原子的狀態(tài)發(fā)生了變化。結(jié)果表明，這種變化取決于外部施加的磁場：通過測量原子，就可以計算出磁場的大小。

但為了超越標準量子極限，研究人員借用了機器學習領(lǐng)域廣泛應用的模式識別技術(shù)。論文通訊作者安德雷·列別杰夫解釋說：“我們采用了一種自適應技術(shù)。首先進行測量，然后根據(jù)測量結(jié)果，讓模式識別算法決定如何改變下一步采用的控制參數(shù)，從而實現(xiàn)了最快速的磁場測量。”

研究人員指出，從地質(zhì)勘探到大腦活動成像，磁場探測都非常重要，新研究可在這些領(lǐng)域大顯身手。