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量子技術與人工智能的結合可能帶來哪些突破性應用？

在一項研究中，北京理工大學陳天副教授及其合作者嘗試了這一創(chuàng)新方向。他們開發(fā)了一種新型量子理論方法用于量子光學模擬，并在實驗中驗證了其可行性，未來有望與人工智能結合。

研究團隊利用大規(guī)模光子網絡和壓縮真空態(tài)構建了量子模擬系統(tǒng)，成功實現(xiàn)了對復雜分子振動光譜的高保真度重建（重構保真度超過92%）。

值得注意的是，該研究中集成的量子光子微處理器芯片包含16個單模壓縮真空態(tài)和一個完全可編程的干涉儀網絡，能夠靈活處理多達16個量子態(tài)模式，顯著降低了傳統(tǒng)方法對壓縮相干態(tài)的依賴。

該方法為解決經典計算機難以處理的分子振動光譜問題提供了新途徑，為量子化學難題開辟了新的解決方案。

在性能方面，該方法在加速計算和降低算法復雜度方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，有助于更深入理解分子間相互作用和反應機制，為分子設計與優(yōu)化提供了實用技術，尤其在藥物設計、材料科學等領域具有廣泛的應用潛力。例如，可以用于提高分子性質預測和優(yōu)化的效率，加速新藥發(fā)現(xiàn)在研發(fā)過程中的應用，同時降低研發(fā)成本。

該研究中提到，量子態(tài)模式處理能力高達16個模式

分子振動光譜是研究分子結構和性質的重要工具，在藥物設計、材料科學和化學反應機制研究中發(fā)揮著關鍵作用，但其計算和實驗均面臨諸多挑戰(zhàn)。

經典計算方法雖然能得到相關結果，但存在資源消耗大、運算時間長、能源效率低等問題；而量子模擬作為一種新興技術，理論上可以提高計算效率，但現(xiàn)有量子算法對實驗條件要求過高，難以實現(xiàn)高精度量子模擬。

隨著AI for Science在各領域的快速發(fā)展，研究團隊提出，或許可以通過將量子技術與人工智能相結合，來解決分子振動光譜的復雜性問題。

陳天解釋道：“量子計算憑借其糾纏與干涉特性，展現(xiàn)出天然的并行計算能力。這一優(yōu)勢不僅能夠顯著提升計算效率，還能降低算法復雜度，同時大幅縮短計算時間?！?/p>

在量子技術領域，壓縮相干態(tài)與壓縮真空態(tài)被視為兩種重要的量子態(tài)。傳統(tǒng)量子算法主要依賴于壓縮相干態(tài)，其局限性在于需要同時處理壓縮光與相干光的干涉操作，這在實驗實施中極為復雜。特別是在芯片平臺上，壓縮度與光譜純度的限制，使得此類操作幾乎無法實現(xiàn)。

針對這一難題，該研究團隊開發(fā)了一種全新的理論算法，通過引入壓縮真空態(tài)，重新設計了分子振動光譜求解流程，并成功實現(xiàn)了與傳統(tǒng)算法相當?shù)姆桨冈O計。

具體而言，他們將分子的振動模式擴展至 2m 個光學模式，并通過旋轉變換和壓縮操作來模擬分子振動光譜。

該算法的核心優(yōu)勢在于，由于僅需對壓縮真空態(tài)進行操作，無需涉及相干光的干涉，從而降低了對實驗設備的要求，使量子模擬過程得到顯著簡化。

量子微處理器芯片，可被類比為“量子處理核心”，它是處理復雜信息的關鍵組件。其創(chuàng)新設計主要包含兩部分：

一是制備的壓縮態(tài)光源，該光源可為每個模式提供獨立的處理空間；二是實驗設計方面，為解決數(shù)據(jù)處理與重構問題，團隊構建了一種高度集成且可編程的量子光芯片，其中包括 16 個單模壓縮真空態(tài)，可精確調控光的干涉相位等參數(shù)，從而實現(xiàn)復雜的量子操作。

在研究過程中，課題組與香港理工大學的劉愛群教授進行了深入合作，深入了解了芯片的工作原理，并對其設計與應用進行了優(yōu)化。

然而，如何將光芯片接收到的數(shù)據(jù)與分子振動光譜建立聯(lián)系，以及如何有效提取高維數(shù)據(jù)，一直是面臨的重要挑戰(zhàn)。為此，該團隊開發(fā)了先進的數(shù)據(jù)分析算法，顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率與準確性，實現(xiàn)了從海量數(shù)據(jù)中快速提取分子振動光譜的關鍵特征。

研究人員通過模擬甲酸（CH2O2）和胸腺嘧啶（C5H6N2O2）的振動光譜，驗證了該算法的有效性。甲酸具有 9 個振動模式，而胸腺嘧啶則擁有 39 個振動模式。實驗結果顯示，甲酸的重建保真度達到了 92.9%，胸腺嘧啶的重建保真度達到了 97.4%。

為了驗證該方法的普適性，研究團隊對真實分子與人工合成分子的大量樣本數(shù)據(jù)進行了測試，涵蓋數(shù)千至數(shù)萬組數(shù)據(jù)。結果表明，僅需微調少量參數(shù)即可獲得理想效果，充分證明了該方法的廣泛適用性。

陳天表示："從實驗實施的角度來看，該方法與壓縮相干光的效果基本一致，且算法的復雜度并未增加。"

該論文經歷了三輪修改，三位審稿人從算法、化學和芯片等領域的專業(yè)角度提出了諸多建設性意見。在后續(xù)的審稿過程中，研究團隊基于審稿專家的專業(yè)意見，優(yōu)化了計算效率和存儲精度的計算結果，使其更具科學嚴謹性和專業(yè)性。

陳天表示："盡管審稿過程充滿挑戰(zhàn)，但每一次審稿都推動了研究的進一步完善，為量子-AI技術在分子光譜模擬及相關領域的應用奠定了堅實的基礎。"

審稿人對本研究給予高度評價："與現(xiàn)有方法不同的是，本研究無需壓縮相干態(tài)，而是通過在協(xié)方差矩陣中嵌入位移來壓縮真空態(tài)。這一思路雖看似簡單，卻非常創(chuàng)新，它將使實驗實現(xiàn)變得可行，正如作者在大分子系統(tǒng)上的實驗結果所證實的那樣。"

最終，該論文以《融合壓縮態(tài)的大尺度光子網絡應用于分子振動譜學研究》為題發(fā)表在Nature Communications期刊上 [1]。

該研究的第一作者是香港理工大學的博士后研究員朱慧慧，共同通訊作者包括北京理工大學陳天副教授、香港城市大學陳立國（Lip Ket Chin）助理教授、新加坡南洋理工大學郭龍泉（Leong Chuan Kwek）教授、瑞典查爾姆斯理工大學本特·諾德恩（Bengt Nordén）教授、北京理工大學張向東教授、香港理工大學劉愛群教授。

通過構建"理論-實驗-應用"的完整鏈條，為解決現(xiàn)實問題提供了"快速求解"方案。

陳天本科畢業(yè)于南開大學物理學院，后在清華大學物理系獲得博士學位，師從王向斌教授。在攻讀博士學位期間，他奠定了理論量子光學領域的堅實基礎。此外，他還曾在斯蒂文森理工學院進行過訪問學者研究。

在剛剛起步的獨立研究生涯中，他的主要研究方向是理論量子光行走。經過深入研究和思考，他認識到傳統(tǒng)純理論量子光學計算或推導方法的局限性。

量子光學領域自上世紀60年代以來陸續(xù)報道了諸多有趣現(xiàn)象，但直到近十幾年，這一領域才逐漸得到更廣泛的重視，并發(fā)展出了以數(shù)學為基礎且應用前景相對有限的特點。

在與張向東教授的多次交流中，陳天的視野逐漸開闊，開始在算法層面探索量子光學與人工智能的結合。經過一段時間的調整，他逐步轉向在算法層面探索量子光學與人工智能結合的可能性，并致力于將研究重點轉向與量子技術深度融合的算法設計，目標是為現(xiàn)實世界中的實際問題提供高效的解決方案。

陳天表示：“我也堅信，這正是許多理論學科在實際應用中面臨的一個關鍵挑戰(zhàn)。我也相信，通過與工業(yè)界深度交流與合作，我們不僅能夠在實驗室取得成果，還能夠開發(fā)出具有轉化價值的成果，真正服務社會。”

量子光學作為物理學的重要分支，人工智能與量子模擬的結合已在多個領域展現(xiàn)出廣闊的前景。例如，在分子振動光譜分析、藥物研發(fā)、以及日常生活中的組合優(yōu)化問題（如旅行商問題和車輛路徑問題）等方面，這種結合都展現(xiàn)出顯著的應用潛力。此外，在能源和環(huán)境問題（如高效催化劑篩選、碳捕獲材料優(yōu)化）等領域，這一結合還為跨學科研究提供了全新的思路和方法。

近年來，量子技術與人工智能的結合已成為科技界各大巨頭爭相布局的前沿領域。

例如，英偉達與谷歌量子AI團隊合作，在CUDA-Q平臺和英偉達Eos超級計算機的協(xié)同下，幫助谷歌加速了下一代量子計算設備的設計工作。通過使用1024個Hopper Tensor Core GPU，他們在模擬包含40個量子比特的器件時實現(xiàn)了大規(guī)模、逼真的動態(tài)模擬。

此外，谷歌最近更是宣布了一款名為Willow的量子芯片，實現(xiàn)了僅需5分鐘就可完成傳統(tǒng)超級計算機需要1025年才能完成的任務。

微軟的研究團隊則開發(fā)出了一種基于AI的生物分子動力學系統(tǒng)AI2BMD，這一系統(tǒng)在保持量子模擬相同精度的前提下，加速了數(shù)百上萬倍。過去需要數(shù)月甚至更久時間才能完成的模擬任務，現(xiàn)在僅需2秒多就能一步完成（DeepTech此前報道：比量子模擬速度提升百萬倍：科學家基于AI開發(fā)生物分子動力學系統(tǒng)，有望為藥物設計和疾病治療等領域提供關鍵數(shù)據(jù)支持）。

在接下來的研究階段，課題組將繼續(xù)致力于探索量子啟發(fā)式算法及其在量子模擬優(yōu)化中的應用，計劃通過結合量子技術與量子計算思維對現(xiàn)有算法進行改進或重新設計，以進一步提升量子模擬的精確度。

“我堅信，通過不斷融合量子技術和人工智能技術，我們有望開發(fā)出更快捷、更高效的新一代量子啟發(fā)式算法，為解決復雜計算問題提供更有力的工具?！标愄煺f道。

參考文獻：

1.Zhu, H.H., Sen Chen, H., Chen, T. et al. Large-scale photonic network with squeezed vacuum states for molecular vibronic spectroscopy.Nature Communications15, 6057 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-50060-2

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