財經中心/師瑞德報道

鴻海研究院與日本量子軟體公司 QunaSys 合作功效登上國際期刊,成功開辟量子化學摹擬新架構,結合壓縮編碼與神經網路,大幅削減運算資源。此手藝有望加速藥物設計與新材料研發,讓量子摹擬真正走入產業利用。(示意圖/PIXABAY)

鴻海研究院與日本量子軟體公司 QunaSys 合作功效登上國際期刊,成功開辟量子化學摹擬新架構,連系緊縮編碼與神經網路,大幅削減運算資源。此技術有望加速藥物設計與新材料研發,讓量子摹擬真正走入產業運用。()

問你一個問題:「量子力學能拿來做什麼?」,除「量子糾纏」、「量子電腦有可能破解比特幣密碼」以外,「量子力學」還能拿來吃嗎?答案還真的有多是:「可以!」量子力學不再遙不行及,也不再只是科學家的黑板推演。鴻海研究院與日本量子軟體公司QunaSys聯袂研究,揭開份子結構背後的周詳說話,為製藥、材料與能源產業開出一條看得見的新路。

雙方合作功效《Neural Network Assisted Fermionic Compression Encoding: A Lossy-QSCI Framework for Scalable Quantum Chemistry Simulations》日前已獲《Physical Review Research》接管刊登,這是兩家機構自2024年合作以來,第一項成功頒發的焦點研究功效,也象徵量子摹擬手藝正慢慢從實行室走向適用場域。

緊縮份子的詭秘

傳統的量子化學模擬需要重大的計較資本,即便是目前最早進的量子電腦,也常因位元數不敷、錯誤率過高而沒法摹擬複雜份子。鴻海研究團隊此次與 QunaSys 合作,提出名為「Lossy-QSCI」的新架構,連系神經網路與費米子壓縮編碼(Fermionic Compression Encoding)概念,成功在削減量子位元利用的同時,仍維持模擬的化學精度。

這套方式彷彿替量子電腦加上一組智慧緊縮演算法,先闡發份子中哪些資訊最關鍵,再針對性進行緊縮與解碼。鴻海開辟的 RLE(Run-Length Encoding)手藝正是樞紐之一,能有用下降 VQE(變份量子特徵求解器)所需的資本承當,並加速 QunaSys 的焦點摹擬演算法 QSCI 的運作效力。

藥廠與材料嘗試室的新助手

這項研究意義不僅在於數學與工程的沖破,更在於為實際產業場景打開了摹擬的門。藥廠過去需仰賴數年實行挑選候選份子,本錢高、時程長;而量子摹擬若能快速展望份子行為與反映能量,便能提早剔除無效設計,大幅縮短研發週期。將來的藥物設計,也許不是從試管中來,而是從摹擬效果中「預感」。

在材料與新能源範疇,量子摹擬則可應用於高機能電池材料、催化劑與半導體構造索求。摹擬原子佈列、電子分布與反應路徑,意味著研發人員可在「造出來」之前,先「算出來」。這不但節流資本,也將使材料創新更具猜測性與效率。

亞洲量子研究突起

此次鴻海與QunaSys 合作開辟的新型費米子編碼法,顯現兩邊在摹擬壓縮、神經網路輔助解碼等技術範疇的深度整合能力。這不再只是科學研究,而是量子手藝產業化過程當中主要的一步,也突顯亞洲手藝團隊在國際量子競技場上的研發實力。

本項功效已刊載於《Physical Review Research》,該期刊附屬美國物理學會(APS),是跨範疇自然科學研究的主要平台,影響因子達4.5,在全球物理與應用科學社群中具高能見度。

這也象徵亞洲團隊在量子軟體與應用研究上逐步突起,不再只是追逐歐美,而是在部門範疇走出本身的解決線路,建樹與產業現實貫穿連接的價值模型。

鴻海量子藍圖朝落地應用邁進

鴻海研究院成立於2020年,致力於3至7年內的前瞻手藝成長,涵蓋 AI、通信、半導體、量子、資安等五大研究所。此次與 QunaSys 的合作,不只是手藝整合,更是產品與解方的長線結構。

瞻望將來,兩邊將持續針對製藥、材料、新能源等場景進行演算法調校與運用測試,方針是讓這項手藝能真正進入實行室與企業研發環節,讓量子模擬成為科研與產業間的橋梁,不再只是將來式,而是如今進行式。

QunaSys量子聯袂知名大廠

QunaSys 成立於 2018 年,是一家來自日本的量子較量爭論軟體公司,專注於開辟用於化學摹擬與優化問題的量子軟體平台。其旗艦產品 QURI 東西包,許可利用者不需撰寫量子電路即可進行量子計算,並針對製藥、材料科學、新能源等高需求場景提供摹擬解決方案。QunaSys 的平台不依賴特定硬體架構,讓企業即便在當前量子硬體還沒有成熟的環境下,也能睜開演算法測試與應用原型設計。

除了與鴻海合作外,QunaSys 亦與三菱機電、富士通、電信公司 KDDI 等大型企業成立策略合作關係,鞭策量子科技產業化,成為日本及亞洲區量子運用範疇的重要腳色。

鴻海研究院與日本量子軟體公司 QunaSys 合作成果登上國際期刊,成功開辟量子化學模擬新架構,連系緊縮編碼與神經網路,大幅削減運算資本。此手藝有望加快藥物設計與新材料研發,讓量子摹擬真正走入產業利用。(圖/鴻海供給)

上面這張好幾個圈圈跟虛線的圖,沒有诠釋你絕對看不懂,看懂了,你才能到場量子力學的世界!

當我們談到量子化學摹擬時,通常會想到很是複雜、需要超大算力的計算。切實其實,摹擬一個分子的電子佈局,可能會動用到整台量子電腦的資本。但鴻海研究院和日本的 QunaSys 找到了一條更聰明的路:他們想設施「縮小模擬的世界」,卻不犧牲準確度。

你現在看到的這張圖,就是他們提出的新方式,Lossy-QSCI 的整體概念。最外圍阿誰灰色的框框,代表整個可能的量子狀態空間,裡頭包括了所有可能的份子佈局和狀況。要從這麼大的空間裡找到有效的謎底,曩昔幾乎是不行能的事。但他們沒有硬幹,而是想法縮小搜索局限。

QunaSys 提出一個叫 QSCI 的模子,幫你把焦點集中在對照有機遇找到答案的區域。接著鴻海出手,他們設計了緊縮手藝 RLE,把這塊區域再濃縮一遍,做成更小但仍然有效的子空間。就像是先用篩子把一堆沙子過濾掉,再用顯微鏡精準挑出鑽石。

如許的做法大大下降了運算資源的需求,讓現階段的量子電腦也能介入進來。圖中黃色星星是摹擬想要接近的「真實謎底」,而這些壓縮後的小區塊,就是用更伶俐的方式去接近它的路徑。

簡單說,這張圖在講一件事:與其蠻幹,不如伶俐做。鴻海和 QunaSys 正在幫量子電腦裝上一顆會思慮的大腦,讓它能更快、更省力地找出我們真正想要的答案,這對藥物開辟、新材料設計來講,長短常實用的一大步。



本文出自: https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=1745052

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