DARPA发布量子计算四大挑战.doc
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1、DARPA发布量子计算四大挑战DARPA无人车挑战赛催生了一系列无人驾驶人才和公司,如今,DARPA又发布了量子计算挑战赛,给出四大命题,号召研究人员用量子计算解决机器学习问题。量子计算和机器学习牵手将是怎样一番盛况?先来看这四大挑战。量子物理学先驱人物理查德费曼在提出量子计算的最初设想时,就是要解决当时的科学无法解决的难题,例如:在量子物理学、量子化学和材料学领域的很多问题,使用经典计算平台几乎是无力解决的,但利用量子计算机的运算速度和海量数据处理能力,就可以为这些问题成功建模。目前,DARPA正在挑战这一领域,研究并描述当前和下一代量子计算机的本质,以理解复杂的物理系统,改进人工智能和机器
2、学习算法,弄清量子计算可以在哪些方面解决现在的科学和技术难题,从而逐步让费曼的设想变为现实。将数量有限的量子计算机与现有的量子传感器或经典计算资源相结合,很可能产生一些新功能。比如可以对分布式传感器上的量子数据进行聚合,将量子计算机的性能提升至超乎想象的水平。用于处理量子数据问题的一些方法也可能适用于经典计算机。无论是算法层面,还是在数据的读取、存储和传输协议上。这些“受量子启发”的处理方式和算法在处理效率和处理速度都有很大提升。然而,要想真正有效地利用量子计算来解决现实问题,尤其是机器学习/深度学习问题,目前仍然存在许多挑战。量子计算本身存在固有的根本性局限。此外还包括在机器学习开发中,如何
3、将传统算法和设备与量子计算相结合,如何解决数据和资源在经典/量子设备间的交互和传输问题等。DARPA发布量子计算四大挑战挑战1:量子计算存在的根本性局限我们对量子计算的定义没有任何限制。它可以是物理或逻辑量子位的集合、量子退火机,量子计算液等,或者可作为待建模的系统的代理的其他量子仿真平台。如何解决可扩展化的问题。我们要将感兴趣的现实问题在多大程度上映射到量子计算平台进行模拟?目前的经典计算平台和算法在多大程度上变得不够用了?使用量子计算有哪些潜在收益?使用量子计算代理系统对物理系统进行建模时,面对的问题是什么?如何对量子状态进行初始化和读取?是否有任何新的算法可以将真实世界的量子系统映射到代
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- DARPA 发布 量子 计算 四大 挑战
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