据IT之家12月21日消息，科技媒体Interesting Engineering今日报道称，美国弗吉尼亚理工大学博士生Alexander DeRieux近期提出了一种全新通信框架，有望令机器人、无人机在完全没有信号的环境下也能实现信息同步。

无论是电脑还是手机，发送每一封电子邮件、短消息或数据包，通常都需要依赖开放的互联网环境。但在自然灾难、战争冲突或大规模网络中断期间，这些数据包很可能被拦截，甚至完全无法传输。

几十年来，工程师们一直在尝试让通信过程变得更加安全可靠。但问题是，目前所有传统通信系统依然依赖电缆、无线电波或卫星信号。

此外，无人机集群、机器人小队等多智能体AI系统通常需要持续稳定的无线通信连接。然而在火灾现场或灾害救援区域，这些信号往往会丢失或遭受干扰，导致集群无法正常协同工作。

弗吉尼亚理工大学的研究人员由此提出了一个天马行空的设想：机器能否在不对外发送任何信息的情况下，实现群体间的信息同步与共享？

研究人员首先引入了量子纠缠的概念。具体来说，这是一种奇特的物理现象，两个粒子（注：如量子比特）可以在特定条件下形成深度关联，当其中一个状态发生变化时，另一个也会随之改变，且不受空间距离的影响。这种依赖粒子共享的量子态传递信息的方式，不需要像无线电那样向空间中发射任何电磁信号。

据介绍，这项新框架被命名为eQMARL，即“纠缠量子多智能体强化学习”。Alexander博士对此解释道：“我们本质上是开发一套学习机制，利用量子纠缠这一现象，但我们并不关心具体变化的内容，只需关注变化是否发生。”

这种学习方式允许机器通过不断试错、根据环境反馈进行调整，从而改进自身行为。在eQMARL框架中，每个智能体都会被分配一个相互纠缠的量子比特，当某个智能体观察环境、接收感知信息或做出决策时，其内部的量子比特状态便会瞬间改变，并通过纠缠现象传递给集群中其他智能体内部的量子比特。

同时，系统只需要知道“变化发生了”，而无须了解具体改变了什么信息。智能体可以通过对本地的量子状态进行测量，就能在没有数据进行物理传输的情况下，瞬间获取来自整个集群的有效协同信息。

从近期来看，这项研究有望应用于无人机集群灭火、机器人协作搜救坍塌建筑等场景；从长远视角看，这一思路也指向一种完全绕开互联网的超安全通信方式，可大幅降低黑客攻击和数据泄露的风险。

不过，这种技术也存在明显的限制。目前，能够实现大规模且稳定纠缠的量子系统还很难走出实验室，现实可用的量子硬件在体积和可靠性方面也不足以支撑实际应用。

DeRieux博士预计，人们可能还需要10到15年才能真正将这项技术应用于灾害救援无人机等现实场景。

目前，研究团队仍在继续完善框架的数学基础，并在更贴近现实环境的条件下进行模拟测试与验证。