我们训练神经形态硬件芯片以通过变分能最小化近似Quantum旋转模型的地面状态。与使用马尔可夫链蒙特卡罗进行样品生成的变分人工神经网络相比，这种方法具有优点：神经形态器件以快速和固有的并行方式产生样品。我们开发培训算法，并将其应用于横向场介绍模型，在中等系统尺寸下显示出良好的性能（$ n \ LEQ 10 $）。系统的普遍开心研究表明，较大系统尺寸的可扩展性主要取决于样品质量，该样品质量受到模拟神经芯片上的参数漂移的限制。学习性能显示阈值行为作为ansatz的变分参数的数量的函数，大约为50美元的隐藏神经元，足以表示关键地位，最高$ n = 10 $。网络参数的6 + 1位分辨率不会限制当前设置中的可达近似质量。我们的工作为利用神经形态硬件的能力提供了一种重要的一步，以解决量子数量问题中的维数诅咒。

FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.

受限的玻尔兹曼机器（RBMS）提供了一种用于无监督的机器学习的多功能体系结构，原则上可以以任意准确性近似任何目标概率分布。但是，RBM模型通常由于其计算复杂性而无法直接访问，并调用了Markov-Chain采样以分析学习概率分布。因此，对于培训和最终应用，希望拥有既准确又有效的采样器。我们强调，这两个目标通常相互竞争，无法同时实现。更具体地说，我们确定并定量地表征了RBM学习的三个制度：独立学习，精度提高而不会失去效率；相关学习，较高的精度需要较低的效率；和退化，精度和效率都不再改善甚至恶化。这些发现基于数值实验和启发式论点。

由于希尔伯特空间的指数增长，模拟古典计算机上的量子数量是一个具有挑战性的问题。最近被引入了人工神经网络作为近似量子 - 许多身体状态的新工具。我们基准限制Boltzmann机器量子状态和不同浅层神经自动汇流量子状态的变分力，以模拟不可排益量子依赖链的全局淬火动态。我们发现在给定精度以给定精度表示量子状态所需的参数的数量呈指数增长。增长率仅受到广泛不同设计选择的网络架构的略微影响：浅层和深度网络，小型和大型过滤尺寸，扩张和正常卷积，有和没有快捷连接。

我们介绍了Netket的版本3，机器学习工具箱适用于许多身体量子物理学。Netket围绕神经网络量子状态构建，并为其评估和优化提供有效的算法。这个新版本是基于JAX的顶部，一个用于Python编程语言的可差分编程和加速的线性代数框架。最重要的新功能是使用机器学习框架的简明符号来定义纯Python代码中的任意神经网络ANS \“凝固的可能性，这允许立即编译以及渐变的隐式生成自动化。Netket 3还带来了GPU和TPU加速器的支持，对离散对称组的高级支持，块以缩放多程度的自由度，Quantum动态应用程序的驱动程序，以及改进的模块化，允许用户仅使用部分工具箱是他们自己代码的基础。

尖峰神经网络（SNN）提供了一个新的计算范式，能够高度平行，实时处理。光子设备是设计与SNN计算范式相匹配的高带宽，平行体系结构的理想选择。 CMO和光子元件的协整允许将低损耗的光子设备与模拟电子设备结合使用，以更大的非线性计算元件的灵活性。因此，我们在整体硅光子学（SIPH）过程上设计和模拟了光电尖峰神经元电路，该过程复制了超出泄漏的集成和火（LIF）之外有用的尖峰行为。此外，我们探索了两种学习算法，具有使用Mach-Zehnder干涉法（MZI）网格作为突触互连的片上学习的潜力。实验证明了随机反向传播（RPB）的变体，并在简单分类任务上与标准线性回归的性能相匹配。同时，将对比性HEBBIAN学习（CHL）规则应用于由MZI网格组成的模拟神经网络，以进行随机输入输出映射任务。受CHL训练的MZI网络的性能比随机猜测更好，但不符合理想神经网络的性能（没有MZI网格施加的约束）。通过这些努力，我们证明了协调的CMO和SIPH技术非常适合可扩展的SNN计算体系结构的设计。

这项研究提出了依赖电压突触可塑性（VDSP），这是一种新型的脑启发的无监督的本地学习规则，用于在线实施HEBB对神经形态硬件的可塑性机制。拟议的VDSP学习规则仅更新了突触后神经元的尖峰的突触电导，这使得相对于标准峰值依赖性可塑性（STDP）的更新数量减少了两倍。此更新取决于突触前神经元的膜电位，该神经元很容易作为神经元实现的一部分，因此不需要额外的存储器来存储。此外，该更新还对突触重量进行了正规化，并防止重复刺激时的重量爆炸或消失。进行严格的数学分析以在VDSP和STDP之间达到等效性。为了验证VDSP的系统级性能，我们训练一个单层尖峰神经网络（SNN），以识别手写数字。我们报告85.01 $ \ pm $ 0.76％（平均$ \ pm $ s.d。）对于MNIST数据集中的100个输出神经元网络的精度。在缩放网络大小时，性能会提高（400个输出神经元的89.93 $ \ pm $ 0.41％，500个神经元为90.56 $ \ pm $ 0.27），这验证了大规模计算机视觉任务的拟议学习规则的适用性。有趣的是，学习规则比STDP更好地适应输入信号的频率，并且不需要对超参数进行手动调整。

近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。

The term ``neuromorphic'' refers to systems that are closely resembling the architecture and/or the dynamics of biological neural networks. Typical examples are novel computer chips designed to mimic the architecture of a biological brain, or sensors that get inspiration from, e.g., the visual or olfactory systems in insects and mammals to acquire information about the environment. This approach is not without ambition as it promises to enable engineered devices able to reproduce the level of performance observed in biological organisms -- the main immediate advantage being the efficient use of scarce resources, which translates into low power requirements. The emphasis on low power and energy efficiency of neuromorphic devices is a perfect match for space applications. Spacecraft -- especially miniaturized ones -- have strict energy constraints as they need to operate in an environment which is scarce with resources and extremely hostile. In this work we present an overview of early attempts made to study a neuromorphic approach in a space context at the European Space Agency's (ESA) Advanced Concepts Team (ACT).

尖峰神经网络（SNN）是大脑中低功率，耐断层的信息处理的基础，并且在适当的神经形态硬件加速器上实施时，可能构成传统深层神经网络的能力替代品。但是，实例化解决复杂的计算任务的SNN在Silico中仍然是一个重大挑战。替代梯度（SG）技术已成为培训SNN端到端的标准解决方案。尽管如此，它们的成功取决于突触重量初始化，类似于常规的人工神经网络（ANN）。然而，与ANN不同，它仍然难以捉摸地构成SNN的良好初始状态。在这里，我们为受到大脑中通常观察到的波动驱动的策略启发的SNN制定了一般初始化策略。具体而言，我们为数据依赖性权重初始化提供了实用的解决方案，以确保广泛使用的泄漏的集成和传火（LIF）神经元的波动驱动。我们从经验上表明，经过SGS培训时，SNN遵循我们的策略表现出卓越的学习表现。这些发现概括了几个数据集和SNN体系结构，包括完全连接，深度卷积，经常性和更具生物学上合理的SNN遵守Dale的定律。因此，波动驱动的初始化提供了一种实用，多功能且易于实现的策略，可改善神经形态工程和计算神经科学的不同任务的SNN培训绩效。

量子计算机是下一代设备，有望执行超出古典计算机范围的计算。实现这一目标的主要方法是通过量子机学习，尤其是量子生成学习。由于量子力学的固有概率性质，因此可以合理地假设量子生成学习模型（QGLM）可能会超过其经典对应物。因此，QGLM正在从量子物理和计算机科学社区中受到越来越多的关注，在这些QGLM中，可以在近期量子机上有效实施各种QGLM，并提出了潜在的计算优势。在本文中，我们从机器学习的角度回顾了QGLM的当前进度。特别是，我们解释了这些QGLM，涵盖了量子电路出生的机器，量子生成的对抗网络，量子玻尔兹曼机器和量子自动编码器，作为经典生成学习模型的量子扩展。在这种情况下，我们探讨了它们的内在关系及其根本差异。我们进一步总结了QGLM在常规机器学习任务和量子物理学中的潜在应用。最后，我们讨论了QGLM的挑战和进一步研究指示。

This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.

In this thesis, we consider two simple but typical control problems and apply deep reinforcement learning to them, i.e., to cool and control a particle which is subject to continuous position measurement in a one-dimensional quadratic potential or in a quartic potential. We compare the performance of reinforcement learning control and conventional control strategies on the two problems, and show that the reinforcement learning achieves a performance comparable to the optimal control for the quadratic case, and outperforms conventional control strategies for the quartic case for which the optimal control strategy is unknown. To our knowledge, this is the first time deep reinforcement learning is applied to quantum control problems in continuous real space. Our research demonstrates that deep reinforcement learning can be used to control a stochastic quantum system in real space effectively as a measurement-feedback closed-loop controller, and our research also shows the ability of AI to discover new control strategies and properties of the quantum systems that are not well understood, and we can gain insights into these problems by learning from the AI, which opens up a new regime for scientific research.

Understanding how biological neural networks carry out learning using spike-based local plasticity mechanisms can lead to the development of powerful, energy-efficient, and adaptive neuromorphic processing systems. A large number of spike-based learning models have recently been proposed following different approaches. However, it is difficult to assess if and how they could be mapped onto neuromorphic hardware, and to compare their features and ease of implementation. To this end, in this survey, we provide a comprehensive overview of representative brain-inspired synaptic plasticity models and mixed-signal CMOS neuromorphic circuits within a unified framework. We review historical, bottom-up, and top-down approaches to modeling synaptic plasticity, and we identify computational primitives that can support low-latency and low-power hardware implementations of spike-based learning rules. We provide a common definition of a locality principle based on pre- and post-synaptic neuron information, which we propose as a fundamental requirement for physical implementations of synaptic plasticity. Based on this principle, we compare the properties of these models within the same framework, and describe the mixed-signal electronic circuits that implement their computing primitives, pointing out how these building blocks enable efficient on-chip and online learning in neuromorphic processing systems.

优化在离散变量上的高度复杂的成本/能源功能是不同科学学科和行业的许多公开问题的核心。一个主要障碍是在硬实例中的某些变量子集之间的出现，导致临界减慢或集体冻结了已知的随机本地搜索策略。通常需要指数计算工作来解冻这种变量，并探索配置空间的其他看不见的区域。在这里，我们通过开发自适应梯度的策略来介绍一个量子启发的非本球非识别蒙特卡罗（NMC）算法，可以有效地学习成本函数的关键实例的几何特征。该信息随行使用，以构造空间不均匀的热波动，用于以各种长度尺度集体未填充变量，规避昂贵的勘探与开发权衡。我们将算法应用于两个最具挑战性的组合优化问题：随机k可满足（K-SAT）附近计算阶段转换和二次分配问题（QAP）。我们在专业的确定性求解器和通用随机求解器上观察到显着的加速和鲁棒性。特别是，对于90％的随机4-SAT实例，我们发现了最佳专用确定性算法无法访问的解决方案，该算法（SP）具有最强的10％实例的解决方案质量的大小提高。我们还通过最先进的通用随机求解器（APT）显示出在最先进的通用随机求解器（APT）上的时间到溶液的两个数量级改善。

量子信息技术的快速发展显示了在近期量子设备中模拟量子场理论的有希望的机会。在这项工作中，我们制定了1+1尺寸$ \ lambda \ phi \ phi^4 $量子场理论的（时间依赖性）变异量子模拟理论，包括编码，状态准备和时间演化，并具有多个数值模拟结果。这些算法可以理解为Jordan-Lee-Preskill算法的近期变异类似物，这是使用通用量子设备模拟量子场理论的基本算法。此外，我们强调了基于LSZ降低公式和几种计算效率的谐波振荡器基础编码的优势，例如在实施单一耦合群集ANSATZ的肺泡版本时，以准备初始状态。我们还讨论了如何在量子场理论仿真中规避“光谱拥挤”问题，并根据州和子空间保真度评估我们的算法。

ising机器是一个有前途的非von-neumann用于神经网络训练和组合优化的计算概念。然而，虽然可以用诸如展示机器实现各种神经网络，但是它们无法执行快速统计采样使得它们与数字计算机相比训练这些神经网络的效率低。在这里，我们通过注入模拟噪声来介绍一个通用概念，以实现具有ising机器的超快统计抽样。通过光电型机，我们证明这可用于精确采样Boltzmann分布和无监督的神经网络训练，具有与基于软件的培训等于准确性。通过模拟，我们发现ising机器可以比基于软件的方法更快地执行统计采样顺序。这使得Ising Machines成为机器学习的有效工具和超出组合优化的其他应用。

机器学习，特别是深度学习方法在许多模式识别和数据处理问题，游戏玩法中都优于人类的能力，现在在科学发现中也起着越来越重要的作用。机器学习在分子科学中的关键应用是通过使用密度函数理论，耦合群或其他量子化学方法获得的电子schr \“ odinger方程的Ab-Initio溶液中的势能表面或力场。我们回顾了一种最新和互补的方法：使用机器学习来辅助从第一原理中直接解决量子化学问题。具体来说，我们专注于使用神经网络ANSATZ功能的量子蒙特卡洛（QMC）方法，以解决电子SCHR \ “ Odinger方程在第一和第二量化中，计算场和激发态，并概括多个核构型。与现有的量子化学方法相比，这些新的深QMC方法具有以相对适度的计算成本生成高度准确的Schr \“ Odinger方程的溶液。

Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.