研究人员利用机器学习高效配置128模3D光子芯片

2026年11月5日，arXiv quant-ph 发布的一项研究显示，研究人员利用量子数据驱动的机器学习算法，成功对包含 128 个模式的可重构 3D 连续耦合光子芯片完成编程训练。实验表明，仅通过有限数量的单光子与双光子测量，该器件即可逼近目标酉矩阵变换。此外，该方法在存在噪声和资源受限的情况下依然有效，并能够部分补偿实验装置的缺陷，为控制难以通过解析方法分解的大规模集成光子器件提供了可行路径。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。