量子科技中心_量科网

量子计算技术正在快速发展。然而，即使考虑到这些发展趋势，量子计算机若要在未来一二十年对深度学习产生实质性影响，仍需要一个重大突破。该研究团队通过对量子算法及其与潜在深度学习应用匹配度的首次系统性调研得出这一结论。 这项调研揭示了量子计算可能加速深度学习的三个重要领域，但每个领域都面临着实现潜力的重大障碍：首先，矩阵乘法等深度学习核心量子算法虽在理论运算次数上提供小幅改进，但在实际问题规模上，量子计算机的缓慢运算速度完全抵消了这一优势；其次，部分有前景的量子算法依赖于尚不成熟的实用化量子随机存取存储器（QRAM）；最后，某些量子算法虽具有显著理论优势，但仅适用于特定案例，限制了其实际效益。该工作基于Choi等人[2023]的研究成果，结合对量子硬件发展局限性的新研究，通过定量预测量子优势来支持上述观点。 该分析勾勒了当前量子深度学习的应用范围，并为可能推动该领域取得更大实际进展的研究方向提供了指引。