在通信技术领域，一项突破性研究为解决特殊场景下的通信难题带来了新希望。美国弗吉尼亚理工大学的研究团队提出了一种创新设想，旨在让机器人和无人机在无信号环境中实现通信，这一设想若能实现，将在多个领域引发变革。
传统通信方式高度依赖电缆、无线电波或卫星，电脑和手机发送的电子邮件、短信或数据包，都需要在开放的互联网环境中传输。然而，在自然灾害、战争或大规模网络中断等特殊情况下，这些数据包极易被拦截，甚至完全无法传输。对于无人机集群、机器人小队等多智能体AI系统而言，持续的无线通信至关重要，但在野火现场或灾害区域，信号丢失或受到干扰的情况频繁发生，导致集群无法正常运作。
为了攻克这一难题，研究人员将目光投向了量子纠缠这一物理现象。量子纠缠中，两个粒子（如量子比特）在特定条件下会形成深度关联，其中一个粒子发生变化，另一个粒子会随之改变，且这种变化不受距离限制，通过粒子共享的量子态传递信息，无需像无线电那样向空间发送信号。
基于量子纠缠，研究团队开发出名为eQMARL（entangled quantum multi-agent reinforcement learning，纠缠量子多智能体强化学习）的新框架。该框架的核心是构建一套学习机制，利用量子纠缠现象实现信息共享。研究人员并不关注具体的变化内容，而是聚焦于变化是否发生。
在eQMARL框架中，每个智能体都被分配一个纠缠的量子比特。当某个智能体观察环境、接收感知信息或作出决策时，其内部的量子比特状态会发生改变，这种改变会通过量子纠缠传递到其他智能体内部的量子比特。智能体只需通过对本地量子状态进行测量，就能在没有任何直接数据传输的情况下，获取来自集群的有效信息。
从应用前景来看，这项研究具有巨大的潜力。短期内，它有望应用于无人机集群灭火、机器人搜救坍塌建筑等场景；长远而言，它可能开创一种完全绕开互联网的超安全通信方式，大幅降低黑客攻击的风险。
不过，这项技术目前仍面临诸多限制。大规模且稳定的量子纠缠目前还难以走出实验室，现实可用的量子硬件在体积和可靠性方面也无法满足实际应用需求。研究团队预计，要实现灾害救援无人机等现实场景的应用，可能还需要10 - 15年的时间。目前，他们正在继续完善框架的数学基础，并在更贴近现实的条件下进行测试。
