量子计算与神经形态计算用于安全、可靠且可解释的多智能体强化学习：自主机器人中的最优控制 作者： 时间：2025-12-01 来源： 加入技术交流群 扫码加入和技术大咖面对面交流海量资料库查询

《Quantum computing and neuromorphic computing for multi-agent reinforcement learning》提出一种新型混合框架，通过融合量子计算与神经形态计算，提升自主机器人系统中多智能体强化学习（MARL）的安全性、可靠性与可解释性。

该框架架构采用量子变分电路实现高层策略探索，结合脉冲神经网络（spiking neural netr:破高膙辚?f然揩襮嫛蟿F鸠5pep=k?确矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鹆黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鲩M(缬s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫orks）实现高能效、低延迟的运动控制。框架采用 “集中式训练 - 分布式执行” 范式，使智能体能够在部分可观测性和安全约束条件下，优化融合量子规划与神经形态执行的联合策略。

研究人员在模拟环境中对框架进行了评估：10 架无人机（UAV）智能体在能见度有限的动态森林地形中导航，并需满足避障要求。实证结果表明，该混合系统在保持基于熵的探索能力和可解释的脉冲型决策轨迹的同时，显著减少了安全违规事件。KL 散度指标证实量子策略向安全先验收敛，而脉冲熵分析揭示了控制信号的时间多样性。

本研究的核心贡献包括：（1）模块化量子 - 神经形态多智能体强化学习架构；（2）融合安全感知协调的混合训练框架；（3）通过视觉诊断与形式化指标开展的实证验证。该研究为下一代具身人工智能（embodied AI）系统奠定了基础，实现了量子计算的优化能力与神经形态控制的生物合理性的统一。