一项由意大利国家研究委员会纳米技术研究所（Cnr-Nanotec）、意大利技术研究院（IIT）以及罗马大学萨皮恩扎等机构参与的国际合作研究，报告了量子物理现象与人工智能理论模型之间的关联。相关论文近日发表于《物理评论快报》。
研究人员表示，在光学电路中传播的相同光子可自发呈现类似Hopfield网络的行为。Hopfield网络是一种用于描述人脑联想记忆机制的数学模型。
该研究协调员兼通讯作者、Cnr-Nanotec高级研究员、同时隶属于IIT生命纳米与神经科学中心的Marco Leonetti称，研究并未采用传统电子芯片路径，而是利用量子干涉现象：当光子在光子芯片中发生重叠并相互作用时，可实现信息的编码与检索。在这一框架下，光子不仅作为信息载体，还在系统中扮演联想记忆“神经元”的角色。
研究同时指出，该类系统的记忆容量存在基本上限，表现与生物系统中观察到的现象相似。第一作者、现任萨伦托大学研究员Gennaro Zanfardino表示，当存储信息量处于有限范围内，系统可借助量子相干性实现正确检索；但随着数据量增加，系统会发生向“记忆失效”阶段的转变，进入一种无序状态，在技术上被称为自旋玻璃，从而失去检索能力。
合著者、Cnr-Nanotec研究主任、同时隶属于罗马大学萨皮恩扎的Luca Leuzzi称，这些结果为量子光学与集成光子学在人工智能系统开发中的应用提供了新的研究视角，并指出此类设备相较现有数据中心有望在显著降低能耗的同时保持高性能。
研究团队还表示，该光子平台的意义不局限于人工智能应用，其亦可用于模拟与研究复杂且无序的物理系统，而这类系统往往难以用传统计算机处理。研究将该工作置于复杂系统理论物理的研究传统之中，并指出其与因自旋玻璃研究获得2021年诺贝尔物理学奖的Giorgio Parisi相关研究之间存在概念联系。
Cnr-Nanotec所长、合著者Fabrizio Illuminati在总结中表示，研究显示经典系统中观察到的无序规律同样可在量子光子电路中出现；在其表述中，光子电路可被视为一个“微型实验室”，用于探索支配自然与人工系统的复杂现象。
