人工智能揭开隐形面纱：弥合量子现实差距

在牛津大学进行的一项研究中，机器学习被用来克服量子设备面临的一个重要挑战。 研究结果首次揭示了一种缩小“现实差距”的方法：量子设备的预测行为和观察到的行为之间的差异。 结果发表在《Physical Review X》上。

量子计算有潜力增强许多应用的性能。 从药物发现到气候建模，它可用于广泛的任务，包括金融预测和气候建模。 这将需要组合和扩展单个量子设备（也称为量子位）的方法。 由于固有的可变性，这是一个主要障碍，即使相同的单元也可能表现出不同的行为。

是什么导致了量子器件的变异性？

来源和详细信息：
https://scitechdaily.com/bridging-the-quantum-reality-gap-unveiling-the-invisible-with-ai/