即時：中國科大利用量子機器學習首次實驗展示實用量子優勢
(資料圖)
大皖新聞訊 3月30日，大皖新聞記者從中國科學技術大學獲悉，該校自旋磁共振實驗室彭新華教授、李兆凱副研究員與復旦大學李曉鵬教授等人合作，在量子機器學習實驗領域取得重要突破。團隊提出了一種基于關聯量子自旋系統的新型量子儲層計算方法，并通過實驗首次證明，在處理真實世界的時間序列預測任務時，量子機器學習的性能可以超越經典神經網絡模型。相關研究成果發表于《物理評論快報》。
量子計算被廣泛認為是突破經典計算局限、解決復雜問題的重要途徑。近年來，量子計算已在若干特定基準問題上展現出超越經典方法的優越性，但如何將這種優勢拓展到具有現實意義的實際任務，仍是當前國內外亟待解決的關鍵問題。特別是，許多量子算法依賴精密設計的復雜量子線路實現，而在當前含噪聲中等規模量子（NISQ）設備上，這類深層線路往往受到操作誤差累積、相干時間有限等實驗條件制約，導致面向實際應用的量子優勢難以真正落地。
相關人員介紹，為克服上述挑戰，研究團隊基于量子儲層計算這一機器學習框架，通過協同利用自旋相互作用與弛豫過程以及引入時間復用測量兩項關鍵創新，提出并實驗實現了一種適用于自旋體系的時序信息處理新方案。
在該方案中，時序信號通過射頻脈沖編碼到高維量子態中，借助自旋網絡內稟的糾纏動力學進行信息處理，無需人為構造復雜量子線路，從而顯著降低實驗調控難度。同時，團隊將通常被視為負面因素的弛豫過程轉化為可利用的計算資源，為處理時序信息提供了必要的短期記憶能力。此外，時間復用測量在不增加額外硬件負擔的情況下顯著提高了信息提取效率，進一步釋放小規模量子系統的計算潛力。
基于這些創新，研究團隊在核磁共振（NMR）量子平臺上構建了由9個耦合自旋組成的量子儲層系統。在常用的NARMA時序基準測試中，實驗結果達到了現有量子實驗中的最優水平，預測誤差較此前結果降低了1至2個數量級。在更具現實意義的多步天氣預測任務中，研究團隊構建的9自旋量子儲層展現出卓越的預測能力，其精度能夠達到甚至超越10000節點經典儲層網絡的水平。這一結果首次在實驗上表明，量子機器學習在現實任務上能夠超越大規模的經典網絡模型，突破了相關研究長期停留于數值模擬和合成數據驗證的局限，被審稿人評價為“量子機器學習領域的重要里程碑”。
該研究為發展低能耗、高維度、面向真實場景的量子人工智能提供了切實可行的實驗范式，也為探索 NISQ 時代量子技術的實用化開辟了新方向。
大皖新聞記者 魏鑫鑫
編輯 陶娜
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