在通信技術(shù)領(lǐng)域，一項突破性研究為解決特殊場景下的通信難題帶來了新希望。美國弗吉尼亞理工大學的研究團隊提出了一種創(chuàng)新設想，旨在讓機器人和無人機在無信號環(huán)境中實現(xiàn)通信，這一設想若能實現(xiàn)，將在多個領(lǐng)域引發(fā)變革。

傳統(tǒng)通信方式高度依賴電纜、無線電波或衛(wèi)星，電腦和手機發(fā)送的電子郵件、短信或數(shù)據(jù)包，都需要在開放的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中傳輸。然而，在自然災害、戰(zhàn)爭或大規(guī)模網(wǎng)絡中斷等特殊情況下，這些數(shù)據(jù)包極易被攔截，甚至完全無法傳輸。對于無人機集群、機器人小隊等多智能體AI系統(tǒng)而言，持續(xù)的無線通信至關(guān)重要，但在野火現(xiàn)場或災害區(qū)域，信號丟失或受到干擾的情況頻繁發(fā)生，導致集群無法正常運作。

為了攻克這一難題，研究人員將目光投向了量子糾纏這一物理現(xiàn)象。量子糾纏中，兩個粒子（如量子比特）在特定條件下會形成深度關(guān)聯(lián)，其中一個粒子發(fā)生變化，另一個粒子會隨之改變，且這種變化不受距離限制，通過粒子共享的量子態(tài)傳遞信息，無需像無線電那樣向空間發(fā)送信號。

基于量子糾纏，研究團隊開發(fā)出名為eQMARL（entangled quantum multi-agent reinforcement learning，糾纏量子多智能體強化學習）的新框架。該框架的核心是構(gòu)建一套學習機制，利用量子糾纏現(xiàn)象實現(xiàn)信息共享。研究人員并不關(guān)注具體的變化內(nèi)容，而是聚焦于變化是否發(fā)生。

在eQMARL框架中，每個智能體都被分配一個糾纏的量子比特。當某個智能體觀察環(huán)境、接收感知信息或作出決策時，其內(nèi)部的量子比特狀態(tài)會發(fā)生改變，這種改變會通過量子糾纏傳遞到其他智能體內(nèi)部的量子比特。智能體只需通過對本地量子狀態(tài)進行測量，就能在沒有任何直接數(shù)據(jù)傳輸?shù)那闆r下，獲取來自集群的有效信息。

從應用前景來看，這項研究具有巨大的潛力。短期內(nèi)，它有望應用于無人機集群滅火、機器人搜救坍塌建筑等場景；長遠而言，它可能開創(chuàng)一種完全繞開互聯(lián)網(wǎng)的超安全通信方式，大幅降低黑客攻擊的風險。

不過，這項技術(shù)目前仍面臨諸多限制。大規(guī)模且穩(wěn)定的量子糾纏目前還難以走出實驗室，現(xiàn)實可用的量子硬件在體積和可靠性方面也無法滿足實際應用需求。研究團隊預計，要實現(xiàn)災害救援無人機等現(xiàn)實場景的應用，可能還需要10 - 15年的時間。目前，他們正在繼續(xù)完善框架的數(shù)學基礎(chǔ)，并在更貼近現(xiàn)實的條件下進行測試。