合肥8月12日電 (記者 吳蘭)記者12日從中國科學技術大學獲悉,該校潘建偉、陸朝陽教授等與合作者成功構建了國際最大規模原子量子計算系統。 相關研究成果近日以「編輯推薦」的形式發表在國際學術期刊《物理評論快報》(Physical Review Letters)上。 據介紹,研究團隊利用人工智慧技術,刷新了中性原子體系無缺陷原子陣列規模的世界紀錄。該方法為大規模中性原子量子計算奠定了關鍵技術基礎。 中性原子體系因優異的擴展性、高保真度量子門、高並行性和任意的連接性,成為極具潛力的量子計算和量子模擬平臺。但該體系受傳統重排技術等影響,陣列規模停留在幾百個原子的水平,難以進一步擴展。 為攻克該難題,研究團隊創新性地研發人工智慧技術,實時驅動高速空間光調製器進行動態刷新,並通過精確控制同時移動所有原子。在該工作中,研究團隊演示了二維和三維原子陣列的任意構型重排,實現了高達2024個原子的無缺陷陣列,總耗時僅為60毫秒。目前,該系統單比特門保真度達99.97%,雙比特門保真度達99.5%,探測保真度達99.92%。 上述學術期刊審稿人認為,這一工作「標誌著原子相關量子物理領域在計算效率和實驗可行性方面的一次重大飛躍」。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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