美国弗吉尼亚理工大学的科学家提出一种新方法，利用量子纠缠的特性，让一群无人机在没有传统移动网络或互联网的情况下，也能自主高效协同工作。这项研究尤其瞄准了森林火灾、地震等灾害现场通信中断的极端场景。

　　传统的无人机集群协作，就像一群需要不断用对讲机喊话才能保持队形的士兵。每架无人机都需要把自己“看到”、“听到”的环境信息（比如哪里火势大、哪里路不通）传给同伴或指挥中心，这会产生巨大的通信负担，而且在信号被灾害破坏时就会彻底失灵。

　　研究团队想出的办法是给无人机配备“量子技能”。他们开发了一个名为“纠缠量子多智能体强化学习”（eQMARL）的新框架。这里的核心魔法就是“量子纠缠”。你可以把它想象成创造一对有“心灵感应”的双胞胎光子。无论把它们分开多远，哪怕一个在地球，一个在火星，当你改变其中一个的状态（比如让它向左旋转），另一个会瞬间做出相应的改变（比如向右旋转）。

　　在这项研究中，科学家利用的就是这种“隔空感应”。他们将纠缠的量子比特（可以理解为量子信息的最小单位）分配给不同的无人机。当一架无人机探测到环境变化时，它并不需要发送一段复杂的视频数据。它只需对自己手里的那个纠缠量子比特做一点“手脚”，改变它的状态。由于量子纠缠，其他无人机手里的关联量子比特的状态也会瞬间改变。通过测量这种改变，所有无人机就能“心照不宣”地共享信息，共同学习并调整行动策略。

　　图释：（从左起）Walid Saad和Alexander DeRieux在亚历山大学术大楼一号开幕式上展示了他们创新的eQMARL框架。图片来源：弗吉尼亚理工大学卢克·海耶斯

　　这种方式带来了三大好处。第一是“静默协作”：无人机之间无需传统通信，避免了信号被截获或干扰的风险，也解决了灾区没信号的根本难题。第二是“学得快”：模拟实验显示，使用量子纠缠的无人机编队，找到最佳协作策略的速度，比用传统经典方法快出17.8%。第三是“负担轻”：整个系统的核心计算参数，比传统的分割式经典方法减少了25倍。这意味着未来可以用更轻量、更节能的设备来实现复杂的集群智能。

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