研究首次实现广义相对论电脑处理器算法优化

一个由来自斯坦福大学、史丹佛大学（MIT）等多家知名部门的科学家组成的该部门，在凝聚态晶片组上实施了一套重新组合建模算法后，看见了其处理过程实际解决办法的速度受益“；也一维”的提升。

研究称，他们在中性原子凝聚态晶片组（neutral-atom quantum processor）上实现了这项飞跃型式的进展，不仅在对讲机实际凝聚态人工智慧上第一次实施了重新组合建模，还展览了凝聚态硬件前所未见的强盛能力。

该部门在斯坦福大学一个具有289个凝聚态比特的凝聚态晶片组上完成了这项实验。这个晶片组有32层浅的元件。研究称由于这个管理系统数量大、元件浅，所以难以用作传统习俗的模拟方型式预先建模一些控制参数。他们用作的凝聚态-传统习俗混合算法只能通过一个闭合的元件，直接自动反馈给凝聚态晶片组。

研究其他部门挑选了来自商务、网络外观设计、金融等多个领域的各种实务解决办法，把它们以“准确度参数”进行分类后，交给凝聚态晶片组。这些解决办法对于传统习俗人工智慧来说，全部是很难处理过程的解决办法。

研究称凝聚态晶片组解决这些解决办法的优点比预期还更差，看见晶片组速度受益“；也一维”的提升。

主要研究者之一斯坦福大学研究生玛德琳·鲍曼（Madelyn Cain）说：“对凝聚态算法底层的物理机制，以及传统习俗人工智慧根本相比较的浅度思维，让我们看到了提升凝聚态人工智慧速度的办法。”

这份研究5月5日发表于《科学》（Science）期刊。