量子计算与玻色子采样技术突破 - 玻色子采样被视为证明量子计算优于经典计算的重要里程碑，但实际用途长期未明确 [1] - 日本研究团队首次将玻色子采样应用于图像识别任务，为量子AI现实应用开辟新路径 [1] - 仅用三个光子和线性光学网络即构建出图像分类系统，展示低能耗混合量子方法的潜力 [1] 玻色子采样原理与实验设计 - 光子因波动性产生干涉效应，在光学网络中形成超级计算机难以预测的复杂分布 [2] - 实验将灰度图像数据压缩后编码至单光子量子态，通过光学网络干涉形成高维模式 [2] - 系统通过探测器记录光子输出位置，采样形成概率分布后结合线性分类器完成识别 [2] 技术性能与应用前景 - 系统在所有测试图像数据集上准确率显著超越同规模传统机器学习方法 [2] - 该技术可应用于刑侦分析、医学诊断等图像识别关键领域 [1] - 混合量子架构为量子AI落地提供可行方案，突破经典计算瓶颈 [1][2]