High-capacity associative memory in a quantum-optical spin glass

The Hopfield neural network stores memories using all-to-all-coupled spins and recalls those memories through equilibrium dynamics. Storing too many hampers recall because frustration causes an exponential number of spurious patterns to arise as the network becomes a spin glass. Despite this, memory recall can be restored, and even enhanced, under quantum-optical nonequilibrium dynamics because spurious patterns can now serve as reliable memories. We experimentally observe associative memory with high storage capacity in a driven-dissipative spin glass made of atoms and photons. The capacity surpasses that of the Hopfield model under Hebbian learning by up to seven-fold in a sixteen-spin network. Atomic motion boosts capacity by dynamically modifying connectivity akin to short-term synaptic plasticity in neural networks, realizing a precursor to learning in a quantum-optical system.

Science

The Hopfield neural network stores memories using all-to-all-coupled spins and recalls those memories through equilibrium dynamics. Storing too many hampers recall because ...

Недавно команда американских ученых под руководством Бенджамина Л. Лева сообщила о высокоёмкой ассоциативной памяти в квантово-оптическом спиновом стекле. Соответствующая статья была опубликована в журнале Science 3 сентября 2026 года.Нейронная сеть Хопфилда хранит воспоминания с помощью полностью связанных спинов и извлекает их посредством равновесной динамики. Хранение слишком большого числа воспоминаний препятствует их извлечению, поскольку фрустрация приводит к появлению экспоненциально большого числа ложных паттернов, превращая сеть в спиновое стекло. Тем не менее, в условиях неравновесной квантово-оптической динамики извлечение памяти может восстанавливаться и даже усиливаться, поскольку в этом случае ложные паттерны могут служить надёжными воспоминаниями.Исследовательская группа экспериментально наблюдала ассоциативную память с высокой ёмкостью хранения в диссипативном спиновом стекле с накачкой, состоящем из атомов и фотонов. В сети из 16 спинов эта ёмкость до семи раз превышает таковую у модели Хопфилда с обучением по Хеббу. Движение атомов повышает ёмкость за счёт динамического изменения связности, аналогично краткосрочной синаптической пластичности в нейронных сетях, что реализует предшественник механизма обучения в квантово-оптических системах.

High-capacity associative memory in a quantum-optical spin glass

Авторы

Brendan P. Marsh

David Atri Schuller

Yunpeng Ji

Henry S. Hunt

Surya Ganguli

Sarang Gopalakrishnan

Jonathan Keeling

Benjamin L. Lev

Рекомендуем изучить