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量子技術(shù)與人工智能的結(jié)合可能帶來哪些突破性應(yīng)用？

在一項研究中，北京理工大學(xué)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(xué)模擬，并在實驗中驗證了其可行性，未來有望與人工智能結(jié)合。

研究團(tuán)隊利用大規(guī)模光子網(wǎng)絡(luò)和壓縮真空態(tài)構(gòu)建了量子模擬系統(tǒng)，成功實現(xiàn)了對復(fù)雜分子振動光譜的高保真度重建（重構(gòu)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(wǎng)絡(luò)，能夠靈活處理多達(dá)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(jīng)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(xué)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(fù)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(yīng)機制，為分子設(shè)計與優(yōu)化提供了實用技術(shù)，尤其在藥物設(shè)計、材料科學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用潛力。例如，可以用于提高分子性質(zhì)預(yù)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(yīng)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(dá)16個模式

分子振動光譜是研究分子結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的重要工具，在藥物設(shè)計、材料科學(xué)和化學(xué)反應(yīng)機制研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，但其計算和實驗均面臨諸多挑戰(zhàn)。

經(jīng)典計算方法雖然能得到相關(guān)結(jié)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(shù)，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(lǐng)域的快速發(fā)展，研究團(tuán)隊提出，或許可以通過將量子技術(shù)與人工智能相結(jié)合，來解決分子振動光譜的復(fù)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(fù)雜度，同時大幅縮短計算時間?！?/p>

在量子技術(shù)領(lǐng)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(fù)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(tuán)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(shè)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(dāng)?shù)姆桨冈O(shè)計。

具體而言，他們將分子的振動模式擴展至 2m 個光學(xué)模式，并通過旋轉(zhuǎn)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(jìn)行操作，無需涉及相干光的干涉，從而降低了對實驗設(shè)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(fù)雜信息的關(guān)鍵組件。其創(chuàng)新設(shè)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(shè)計方面，為解決數(shù)據(jù)處理與重構(gòu)問題，團(tuán)隊構(gòu)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(diào)控光的干涉相位等參數(shù)，從而實現(xiàn)復(fù)雜的量子操作。

在研究過程中，課題組與香港理工大學(xué)的劉愛群教授進(jìn)行了深入合作，深入了解了芯片的工作原理，并對其設(shè)計與應(yīng)用進(jìn)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(tuán)隊開發(fā)了先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，顯著提升了數(shù)據(jù)處理效率與準(zhǔn)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(guān)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(jié)果顯示，甲酸的重建保真度達(dá)到了 92.9%，胸腺嘧啶的重建保真度達(dá)到了 97.4%。

為了驗證該方法的普適性，研究團(tuán)隊對真實分子與人工合成分子的大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試，涵蓋數(shù)千至數(shù)萬組數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，僅需微調(diào)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(fù)雜度并未增加。"

該論文經(jīng)歷了三輪修改，三位審稿人從算法、化學(xué)和芯片等領(lǐng)域的專業(yè)角度提出了諸多建設(shè)性意見。在后續(xù)的審稿過程中，研究團(tuán)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(jié)果，使其更具科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)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(jìn)一步完善，為量子-AI技術(shù)在分子光譜模擬及相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)。"

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(jié)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(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于分子振動譜學(xué)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(xué)的博士后研究員朱慧慧，共同通訊作者包括北京理工大學(xué)陳天副教授、香港城市大學(xué)陳立國（Lip Ket Chin）助理教授、新加坡南洋理工大學(xué)郭龍泉（Leong Chuan Kwek）教授、瑞典查爾姆斯理工大學(xué)本特·諾德恩（Bengt Nordén）教授、北京理工大學(xué)張向東教授、香港理工大學(xué)劉愛群教授。

通過構(gòu)建"理論-實驗-應(yīng)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(xué)物理學(xué)院，后在清華大學(xué)物理系獲得博士學(xué)位，師從王向斌教授。在攻讀博士學(xué)位期間，他奠定了理論量子光學(xué)領(lǐng)域的堅實基礎(chǔ)。此外，他還曾在斯蒂文森理工學(xué)院進(jìn)行過訪問學(xué)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(jīng)過深入研究和思考，他認(rèn)識到傳統(tǒng)純理論量子光學(xué)計算或推導(dǎo)方法的局限性。

量子光學(xué)領(lǐng)域自上世紀(jì)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(lǐng)域才逐漸得到更廣泛的重視，并發(fā)展出了以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)且應(yīng)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(xué)與人工智能的結(jié)合。經(jīng)過一段時間的調(diào)整，他逐步轉(zhuǎn)向在算法層面探索量子光學(xué)與人工智能結(jié)合的可能性，并致力于將研究重點轉(zhuǎn)向與量子技術(shù)深度融合的算法設(shè)計，目標(biāo)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(xué)科在實際應(yīng)用中面臨的一個關(guān)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(zhuǎn)化價值的成果，真正服務(wù)社會。”

量子光學(xué)作為物理學(xué)的重要分支，人工智能與量子模擬的結(jié)合已在多個領(lǐng)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(jié)合都展現(xiàn)出顯著的應(yīng)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(lǐng)域，這一結(jié)合還為跨學(xué)科研究提供了全新的思路和方法。

近年來，量子技術(shù)與人工智能的結(jié)合已成為科技界各大巨頭爭相布局的前沿領(lǐng)域。

例如，英偉達(dá)與谷歌量子AI團(tuán)隊合作，在CUDA-Q平臺和英偉達(dá)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(shè)備的設(shè)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(wù)。

微軟的研究團(tuán)隊則開發(fā)出了一種基于AI的生物分子動力學(xué)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(wù)，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(xué)家基于AI開發(fā)生物分子動力學(xué)系統(tǒng)，有望為藥物設(shè)計和疾病治療等領(lǐng)域提供關(guān)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(yīng)用，計劃通過結(jié)合量子技術(shù)與量子計算思維對現(xiàn)有算法進(jìn)行改進(jìn)或重新設(shè)計，以進(jìn)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(shù)和人工智能技術(shù)，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(fù)雜計算問題提供更有力的工具。”陳天說道。

參考文獻(xiàn)：

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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