《電子技術(shù)應(yīng)用》
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我科學(xué)家在超導(dǎo)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)量子對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)

2022-12-05
來(lái)源:媒體滾動(dòng)

 【科技前沿】

  光明日?qǐng)?bào)北京12月3日電(記者鄧暉)隨著發(fā)展量子計(jì)算和人工智能成為世界各國(guó)的重要戰(zhàn)略,兩者交匯而生的量子人工智能更是發(fā)展迅速。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易受到對(duì)抗擾動(dòng)的影響,量子人工智能技術(shù)的安全性成為研究熱點(diǎn)。

  近日,清華大學(xué)交叉信息研究院鄧東靈研究組與浙江大學(xué)物理學(xué)院王浩華、宋超研究組等合作,在超導(dǎo)系統(tǒng)中首次實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了量子對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)。相關(guān)成果“通過(guò)可編程超導(dǎo)量子比特實(shí)現(xiàn)量子對(duì)抗學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)演示”以封面論文形式發(fā)表在《自然·計(jì)算科學(xué)》,并獲得了該期刊的專欄評(píng)論。

  對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)的早期研究可以追溯到垃圾郵件過(guò)濾問(wèn)題,涉及垃圾郵件的發(fā)送方與抵制方之間的博弈。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)用戶的郵箱地址被外界得知后,一些惡意方可能為了商業(yè)利益向這個(gè)郵箱發(fā)送廣告郵件、電腦病毒等。為了抵御這種行為,人們開(kāi)發(fā)了郵件過(guò)濾器來(lái)區(qū)分正常郵件與惡意郵件并對(duì)后者加以阻擋。而惡意郵件的發(fā)送者為了躲過(guò)郵件過(guò)濾器的檢測(cè),便會(huì)采取一系列的手段,如修改惡意郵件中的特征詞匯、增加正常詞匯等。

  隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而,人們發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型同樣也存在著被對(duì)抗樣本攻擊的威脅。

  “比如,在一輛自動(dòng)駕駛汽車上,如果前方的一個(gè)停車告示牌被貼上一層精心設(shè)計(jì)的對(duì)抗擾動(dòng)薄膜,被汽車的識(shí)別程序判斷為常速行駛,便可能引發(fā)安全事故。在機(jī)器學(xué)習(xí)輔助醫(yī)療診斷中,如果核磁共振的圖片被惡意添加了微小擾動(dòng),也可能引發(fā)醫(yī)療事故?!毖芯咳藛T表示,如果這類攻擊沒(méi)有得到解決而且被惡意利用,可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全隱患。

  最近兩年,量子對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)的概念被提出并受到了廣泛關(guān)注。然而,在當(dāng)前中等規(guī)模帶噪聲量子設(shè)備上演示量子學(xué)習(xí)模型面對(duì)對(duì)抗攻擊的脆弱性和防御手段還面臨諸多挑戰(zhàn)。

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  本研究中,研究團(tuán)隊(duì)用10個(gè)可編程超導(dǎo)量子比特陣列進(jìn)行量子對(duì)抗學(xué)習(xí)的首次實(shí)驗(yàn)演示。在這項(xiàng)工作中,通過(guò)優(yōu)化器件制造和控制工藝,他們將這些量子比特的平均壽命提高到150微秒,同時(shí)單量子比特門(mén)和雙量子比特門(mén)平均保真度分別大于99.94%和99.4%。這使其能夠成功地實(shí)現(xiàn)具有不同結(jié)構(gòu)的大規(guī)模量子分類器,量子線路深度達(dá)到60,并且可訓(xùn)練的變分參數(shù)數(shù)量超過(guò)250。

  團(tuán)隊(duì)采用了核磁共振等圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,這些分類器可以在這些數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)當(dāng)前量子分類器所能達(dá)到的最先進(jìn)的性能,測(cè)試準(zhǔn)確率高達(dá)99%。進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)證明,通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練,量子分類器抵抗干擾的能力將增強(qiáng),對(duì)相同攻擊策略產(chǎn)生的對(duì)抗擾動(dòng)實(shí)現(xiàn)免疫。

  團(tuán)隊(duì)成員表示,他們的結(jié)果不僅揭示了量子學(xué)習(xí)系統(tǒng)在對(duì)抗場(chǎng)景中的脆弱性,而且證明了防御策略在實(shí)踐中應(yīng)對(duì)對(duì)抗攻擊的有效性,從而為實(shí)現(xiàn)可信賴的量子人工智能做出了重要的實(shí)驗(yàn)嘗試。



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