一项涉及量子物理与人工智能交叉领域的研究近期取得进展。意大利国家研究委员会纳米技术研究所、意大利理工学院、罗马大学及多家国际机构合作证明，在特定光路中传播的光子能自发表现出类似霍普菲尔德神经网络的行为。相关成果已发表于《物理评论快报》。![图示为基于双光子量子干涉仪在 M = 50 个模式下实现的四霍普菲尔德模型的相图。插图分别展示了顺磁相 [(a),(b) α = 0.0032 ; T = 0.55 ]、恢复相 [(c),(d) α = 0.0004 ; T = 0.1 ] 和自旋玻璃相 [(e),(f) α = 0.0032 ; T = 0.15 ] 的 P(q) 和 P(m) 值。](https://img.wedoany.com/2026/0225/20260225023923789.png)
研究团队利用光子芯片中的量子干涉现象进行实验。当光粒子在芯片中重叠并相互作用时，系统能够对信息进行编码和检索。该研究的协调人之一马可·莱昂内蒂表示，光子在这种设置下不仅承担数据传输功能，还充当了联想记忆过程中的“神经元”。研究同时观察到，这种光子系统的记忆容量存在限制。当存储信息量超出阈值时，系统会进入无序状态并丧失检索能力，这一现象与生物神经网络的特征类似。
研究人员认为，上述发现为开发新型人工智能硬件提供了思路。与现有数据中心相比，基于光子原理构建的设备有望在维持较高性能的同时降低能耗。此外，该研究建立的物理模型也可用于模拟传统计算机难以处理的复杂无序系统，在复杂系统理论方面具有潜在应用价值。该工作与2021年诺贝尔物理学奖得主乔治·帕里西的自旋玻璃理论存在概念关联，且在同一学术环境中完成。
意大利国家研究委员会纳米技术研究所主任法布里齐奥·伊卢米纳蒂评论称，这项实验表明经典系统中的无序规律同样适用于量子光子电路，光子平台可作为一种工具用于探索自然与人工系统中的复杂现象。
出版详情：作者：Gennaro Zanfardino等人，标题：《广义霍普菲尔德记忆模型的多光子量子模拟》，发表于：《物理评论快报》 (2026)。期刊信息： 《物理评论快报》
