中科大在国际上第一次实现量子机器学习算法

　　据潘建伟介绍，在大数据时代，人类产生的电子数据以每两年翻一番的增幅爆炸式增长，人类在过去3年间产生的数据总量超过了之前几千年产生的数据总量，预测、分析这些海量数据面临巨大挑战。“经典计算机芯片尺寸难以进一步缩小，提升传统计算机速度受到限制。量子信息技术成为很有前景的研究方向之一。”潘建伟说。

　　在传统计算机中，一个晶体管存储一个“比特”的信息，如果该晶体管处于打开状态，那么它代表的数值就为“1”，反之处于关闭状态时则为“0”。而在量子计算机模型中，由于量子力学叠加原理的作用，一个晶体管则可以同时存储“0”和“1”两种状态。比如，如果创建两个“量子比特”，就可以一次性存储4个数值：“00”“01”“10”和“11”。依此类推，量子计算机就可以展现出比传统计算机强大得多的性能。“面对海量信息，量子计算模型下的计算机可以一次性做出判断，性能大大提升，特征学习和处理数据的能力也就极大增强。”团队成员刘乃乐说。

　　量子计算的巨大意义和广泛应用前景，吸引了各国科学家的眼球。近年来，潘建伟团队对光学量子计算开展了系统性研究，取得了一系列开创性的成果。最近，该研究团队又发展了世界领先的光量子计算物理实现研究平台，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，在国际上率先实验实现了基于量子比特的机器学习算法演示。

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