量子科技中心_量科网

量子计算已不再是学术研究中的实验室珍品。如今，商用级超过100量子比特的工业处理器已经面市，并且首次能够以经典算法难以企及的方式从数据中提取信息。当前，将这一能力转化为工业生产价值的最直接途径便是量子特征提取：将原始业务数据（如图像、客户记录、分子结构或传感器读数）转化为更丰富的表征形式，从而超越标准机器学习模型的性能。然而，从今天的演示验证到明天的生产系统之间，存在一个障碍：每处理一个数据样本，都需要执行一次量子计算。对于一家每月拥有数百万客户、处理海量卫星图像或交易记录的公司而言，在量子硬件上处理每一个样本根本不现实。本研究提出了量子特征代理（quantum feature surrogates）这一框架，由Kipu Quantum开发，旨在打破这一瓶颈。其思路虽然直观但颇具挑战：该工作不再要求量子计算机查看每一个样本，而是让它仅观察一个经过精心挑选的小型数据子样本，该子样本的分布能够忠实地代表完整数据集。随后，一个简单的经典模型（即代理模型）学习这些量子诱导出的模式，并以近乎零成本将其应用于数据集的其余部分。量子处理器不再是一个逐样本计算的引擎，而成为表征的“教师”，而生产环境中的推理则完全在经典硬件上运行。