QED-C研讨会确定量子人工智能目标

　　量子计算（Quantum Computing）和人工智能（AI）究竟将如何协同工作？在过去几年中，量子人工智能（QAI）的关注度逐渐高涨，量子经济发展联盟（QED-C）发布了一份报告（量子计算和人工智能用例），该报告基于去年10月举行的QED-C研讨会主题。

　　虽然不是非常详细，但QED-C报告为理解QAI或这两个学科如何协同工作提供了很好的概述。例如，包括关于QAI在化学和材料科学建模中的应用；物流和能源优化；天气建模和环境科学；以及信号处理和量子传感。

　　量子计算和人工智能的协同作用可能会产生新的解决方案或应用程序，而目前经典计算方式是不可行的。

　　这里有一段摘录：“尽管技术是独立的，但量子计算和AI可以在许多重要和多方面相互补充。例如，AI可以通过加速电路设计、应用程序和纠错的开发以及为算法开发生成测试数据来协助量子计算。量子计算可以更有效地解决某些类型的问题，如优化和概率任务，这可能会增强人工智能模型分析复杂模式或执行经典系统不可行计算的能力。将经典人工智能方法的优势与量子计算算法的潜力相结合的混合方法利用这两种技术大幅度的降低了算法的复杂性，提高了计算过程和资源分配的效率。”

　　QED-C执行董事Celia Merzbacher表示：“量子计算和人工智能的同步发展为这两个领域提供了单独和集体的优势。QED-C在实际应用和用例的背景下研究了潜力。在这个早期阶段，产学界和政府必须合作，充分的利用这一机会。”

　　报告强调的一个更活跃的领域是利用人工智能加速量子技术本身的发展。事实上，人们一致认为，这个用例代表了唾手可得的果实。该报告特别指出了AI可以帮助加速量子发展的以下领域：

　　人工智能能够在一定程度上帮助量子计算软件和算法开发人员，优化量子计算硬件设计，包括量子比特和量子电路。一些微芯片设计人员已经使用人工智能来开发先进的半导体，这表明人工智能的作用自然延伸到了量子计算硬件中。人工智能还能够在一定程度上帮助增强量子网络硬件组件的设计。

　　软件研发人员可以利用接受过量子计算软件开发工具包培训的代码助理来加速代码开发，并增加能够编程此类计算机的研发人员数量。

　　人工智能能解决关键的量子计算挑战，例如纠错（通过基于实时噪声分布的纠错码的动态优化）和降噪（分析噪声模式）。

　　总体而言，鉴于QED-C的成员可能拥有这样的实践经验，即使只是在PoC（概念验证）工作中，通过讨论一些具体的案例历史，该报告本能够获得加强。很可能他们的愿望并不是要突出任何特定公司的努力。完整的报告于3月首次向QED-C成员发布，但本周已向更广泛的公众开放。

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