記者 邊雪

量子計(jì)算與人工智能的融合，被業(yè)內(nèi)視為下一代計(jì)算革命的重要方向。

人工智能在處理高維數(shù)據(jù)、復(fù)雜優(yōu)化問題時(shí)，常面臨計(jì)算復(fù)雜度指數(shù)級增長的瓶頸；而量子計(jì)算憑借疊加態(tài)與糾纏態(tài)特性，在并行計(jì)算、全局優(yōu)化等任務(wù)中具備天然優(yōu)勢，二者的互補(bǔ)性為突破傳統(tǒng)算力限制提供了全新路徑。

近日，記者從安徽省量子計(jì)算工程研究中心，本源量子正依托“本源悟空”自主量子算力優(yōu)勢，與多家單位深化合作，推進(jìn)量子人工智能應(yīng)用探索，加速技術(shù)成果從“實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證”向“產(chǎn)業(yè)落地”轉(zhuǎn)化。這是繼中國第三代自主超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)“本源悟空”成功完成全球首個(gè)十億級參數(shù)人工智能大模型微調(diào)任務(wù)后，在量子計(jì)算與人工智能融合技術(shù)驗(yàn)證中邁出的又一關(guān)鍵步伐。

中國第三代自主超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)“本源悟空”

目前，本源量子已與國內(nèi)多家科研院所展開協(xié)作，深入探索量子人工智能領(lǐng)域。其開發(fā)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別算法，憑借在復(fù)雜圖像識別任務(wù)中顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型的效率與穩(wěn)定性，已被國內(nèi)多個(gè)研究院所采用。

在此技術(shù)積累基礎(chǔ)上，本源量子進(jìn)一步向醫(yī)療健康領(lǐng)域拓展量子人工智能應(yīng)用場景：國內(nèi)某三甲醫(yī)院近期與團(tuán)隊(duì)達(dá)成合作，以“本源悟空”為計(jì)算后端，重點(diǎn)攻關(guān)量子人工智能在MRI（核磁共振）圖像重建領(lǐng)域的應(yīng)用。傳統(tǒng)MRI成像技術(shù)因受限于經(jīng)典計(jì)算機(jī)算力，存在成像速度慢、圖像質(zhì)量與加速效率難以平衡的臨床痛點(diǎn)。量子人工智能的介入，以量子經(jīng)典混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，對MRI原始數(shù)據(jù)進(jìn)行高效重構(gòu)，提升圖像重建精度。

“量子人工智能不是簡單的技術(shù)疊加，而是通過底層邏輯重構(gòu)，為復(fù)雜問題提供新的解決范式。”安徽省量子計(jì)算工程研究中心副主任趙雪嬌告訴記者。

趙雪嬌以本源量子與蚌埠醫(yī)科大學(xué)合作開發(fā)的乳腺癌鉬靶健康檢測與乳腺癌鉬靶良惡性檢測真機(jī)應(yīng)用舉例說明，“通過量子計(jì)算與人工智能深度融合技術(shù)，該應(yīng)用以量子級算力支撐復(fù)雜影像分析、多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合研判、動態(tài)優(yōu)化的智能診斷模型三大核心優(yōu)勢，顯著提升了乳腺鉬靶圖像篩查精度，可有效輔助醫(yī)生提高乳腺癌篩查效率，降低誤診率和漏診率，為醫(yī)療人工智能領(lǐng)域提供了量子加速新范式。”趙雪嬌說。

從大模型微調(diào)的技術(shù)驗(yàn)證，到圖像識別、醫(yī)療影像的場景落地，中國第三代自主超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)，正在撬動量子計(jì)算與人工智能融合的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。