量子计算应对大数据 中国科大实现量子机器学习

中国科学技术大学的潘建伟教授和他的研究团队，包括陆朝阳和刘乃乐等，近期在国际上率先实现了量子算法的突破。这一重大成果被国际权威物理学期刊《物理评论快报》所发表。此项实验工作将量子计算推向了分析和人工智能领域的前沿，成为开创性的。

人工智能的核心在于模拟人类学习行为，从中获得经验，改善性能，重组知识结构，并对未知事件进行准确推断。而在许多科学工程领域，如金融分析、数据挖掘、生物信息学和医学诊断等，人工智能算法发挥着至关重要的作用。智能系统在我们日常生活中也广泛应用，如电子商务、手写输入、邮件过滤等。

随着电子数据的爆炸式增长，经典计算机的计算能力面临着巨大的挑战。据估计，过去三年产生的数据总量已经超过了过去几千年数据的总和。随着摩尔定律时代的结束，经典计算机芯片尺寸的缩小变得困难，计算速度的提升受到限制。为了应对这一挑战，欧美主要发达国家和高科技公司已经积极整合力量和资源，积极布局量子信息技术应用。

在美国麻省理工学院塞斯·罗伊德教授的理论预言下，量子计算展现出了巨大的潜力。他提出利用量子系统的并行计算优势可以带来指数量级的加速，远超现有经典计算机的运算速度。例如计算两个亿亿亿维向量的距离，用目前最快的经典计算机需要十年时间，而量子计算机则可以在不到一秒的时间内完成。

潘建伟小组以其领先的光量子计算物理平台在国际上率先实现了基于量子比特的算法演示。该算法通过以经典数据编码的微观量子态和辅助量子比特的纠缠作用，能够迅速提取不同向量间的内积和欧几里得距离等信息。审稿人对这一工作给予了高度评价：“非常前沿且具有高度兴趣”，“在量子这个重要而有趣的课题迈出了第一步”。国际科学新闻媒体也对这一工作进行了广泛报道。

长期得到中科院、教育部、科技部和基金委的支持，潘建伟团队在光学量子计算领域取得了一系列开创性成果。他们率先实现了五光子、六光子、八光子纠缠，构建了基于多光子比特操纵的量子计算演示验证平台。同时开展了一系列面向可扩展量子计算的研究，如光子逻辑门、容失编码等。他们还实现了肖尔大数分解算法、任意子分数统计的量子模拟和求解线性方程组量子算法等。在光学量子计算领域，潘建伟团队一直保持国际领先地位。

随着研究的深入，我们期待潘建伟团队和其他研究者在量子计算领域取得更多突破性成果，为人工智能和科学研究带来新的飞跃。