到目前为止，量子研究人员一直需要测量完整一套物理性质来确定粒子之间联系的类型。这是一项艰巨而耗时的工作，当粒子数量增加时，工作量就会成倍增加。

这种方法将大大增加量子信息处理的资源供给。

几十年来，中科大的研究人员一直在进行量子实验，并积累了大量数据。李传峰的团队建立了一套数据集，包含400多对通过不同类型的连接精心挑选出来的粒子，连接类型包括量子纠缠、量子导引和贝尔非定域性。

然后，科学家利用这些数据集，用深度学习算法训练计算机，以测量粒子的物理性质。人工智能现在可以达到90%以上的精确度，所需时间已经被大幅缩短，过去花一个小时的计算可以在不到一秒钟内完成。

机器也不需要关于每个粒子的全部信息来进行评估。研究报告称，研究人员只需将两种物理性质的细节输入机器，机器就能填补空白并对结果做出正确的估计。

李传峰说：“这种方法将大大增加量子信息处理的资源供应。”

重庆绿色智能技术研究院副研究员、论文作者之一的任昌亮说，这一突破并不意味着人工智能对量子物理学的掌握比人脑更好。

他说：“我们标注数据，教给机器，给它纠错。人工智能遵循人类的指导。它不是比我们聪明。”