CNCC | 未来=量子计算+人工智能？ 郑盛根、李绿周邀你共论

专题论坛简介：

未来=量子计算+人工智能？

举办时间：10月25日下午

地点：夏苑-法国馆一楼前区3号厅

注：如有变动，请以官网(https://ccf.org.cn/cncc2024)最终信息为准

论坛亮点

论坛日程

CCF高级会员、粤港澳大湾区（深圳）量子科学中心研究员。郑盛根主要从事量子计算，EDA逻辑综合，理论计算机科学等研究。2015年与Ambainis一起合作证明了精确量子查询算法几乎对所有的布尔函数都有优势，解决了量子查询领域里一个十几年来的公开问题。在Information and Computation, Journal of Computer and System Sciences，Theoretical Computer Science, Physical Review Letters, NPJ Quantum Information，ICCAD，DATE，QIP，AAAI等SCI期刊和会议发表论文六十多篇。郑盛根作为本地主席成功举办了第23届量子信息处理国际会议(QIP'2020)。

论坛共同主席

CCF杰出会员、CCF杰出演讲者(2019、2021、2022、2023年度）、CCF量子计算专委副主任、CCF理论计算机专委常务委员，中山大学计算机学院教授、博导、量子计算与软件研究所所长、计算机科学系主任。长期从事量子计算理论研究，主要研究兴趣为量子算法、量子计算模型、量子机器学习、量子线路综合与优化等。解决有关量子自动机的等价性和最小化的公开问题，提出多个具有加速优势的量子算法，研究成果被《New Scientist》等科技媒体报道。在Information and Computation, IEEE TIT/TFS/TIFS, SODA, ICML等期刊和会议发表论文80余篇，出版学术专著、译著、教材4部。

论坛讲者

CCF专业会员，清华大学交叉信息研究院特别研究员，高层次人才青年项目、杰出青年科学基金获得者。2007年获南开大学物理、数学双学士学位，2015年博士毕业于美国密西根大学，博士论文获“Kent M. Terwilliger Memorial Thesis Prize”奖。2015-2018年在马里兰大学联合量子研究所从事博士后研究，2018年回国入职清华大学。现任剑桥大学出版社杂志《Research Directions: Quantum Technologies》执行编辑，《njp Quantum Information》副编辑，《Communications in Theoretical Physics》、《Quantum Review Letters》编委。2021年获天津市自然科学一等奖（第二完成人），2022年获年度清华大学“先进工作者”称号。主要研究方向为量子人工智能，在Nature, Nature/Science子刊，PRL/PRX等期刊上发表论文百余篇。

报告题目：Towards quantum AI advantage

报告摘要：Quantum AI advantage, also known as quantum AI supremacy, represents an ambitious goal of showcasing the ability of a programmable quantum device to solve AI problems that exceed the capabilities of current classical computers. This pursuit encompasses substantial challenges for both experimentalists and theorists, shaping a vibrant research frontier that has garnered increasing attention across diverse communities.

In this talk, I will provide a concise introduction to the field of quantum AI advantage, highlighting its significance and potential implications. I will delve into recent progress made in this burgeoning area, shedding light on the strides taken towards achieving quantum AI advantage, especially quantum learning advantage. Drawing from specific concrete examples, I will explore promising instances where quantum systems display the potential to surpass classical limitations in certain AI tasks. Furthermore, I will outline the notable challenges inherent in demonstrating quantum AI advantage with existing proposals and devices.

于2012年和2016年分别在北京大学和清华大学获学士、博士学位，之后于2017年、2017-2019年、2019-2020年分别在中国科学技术大学、牛津大学、斯坦福大学进行博士后研究。2020年11月正式加入北京大学前沿计算研究中心。当前的主要研究方向包括量子计算算法理论、量子计算化学、材料、机器学习等应用。截至2024年8月，袁骁博士在物理领域顶级国际会议及期刊发表论文近百篇，其中包括1篇 Review of Modern Physics， 4篇 Nature ，16篇 Physical Review Letters，2篇Physical Review X，1篇Nature Review Physics，3篇Nature Communication等。

报告题目：Quantum advantage for near-term and fault-tolerant quantum computers

报告摘要：Quantum computers have the potential to solve classically intractable problems. However, realizing a universal quantum computer is challenging with current technology. Before having a fully-fledged quantum computer, a more realistic question is what we can do with current and near-term quantum hardware. In this talk, I will first review the quantum algorithms that are designed for near-term and fault-tolerant quantum computers and discuss the challenges and possibilities to realize quantum advantages. Then, I will propose to focus more on the early-fault tolerant era and discuss what we should do next to achieve quantum advantage.

CCF量子计算专委执行委员，香港科技大学（广州）人工智能学域副教授，国家高层次青年人才，主要从事量子信息、量子计算、量子机器学习的研究。他于2018年在悉尼科技大学获得博士学位，获评校长杰出博士论文并入选教育部国家优秀自费留学生奖学金。他在PRL、PRX Quantum、IEEE JSAC、IEEE TIT、NeurIPS、AAAI等物理、计算机、人工智能领域的权威期刊与会议发表70余篇论文，在量子计算顶会QIP、TQC、AQIS作口头报告二十余次，并在2020年受邀在量子计算顶会TQC作主旨报告。他目前担任《Quantum》和《Chip》期刊的编委成员，以及QIP、AQIS、QCTiP、QTML、QCE、AAAI等国际学术会议的程序委员会委员，并入选AI华人青年学者榜（AI+X）与全球前2%顶尖科学家榜单。

报告题目：量子神经网络的理论与应用

报告摘要：量子机器学习作为量子计算与人工智能的前沿交叉领域，其融合创新备受业内关注，有望推动两个重点前沿领域的发展。参数化量子电路作为量子神经网络的基本组件，是量子机器学习研究的核心方向之一。本报告将深入探讨以量子神经网络在函数逼近、量子态学习、数据编码等量子机器学习关键任务中的表现。同时，报告将介绍量子神经网络在设计量子算法和推动量子信息理论研究方面的前沿进展，并展望未来发展方向。

香港大学计算机系助理教授，他主要从事量子模拟、量子纠缠、量子计算、量子信息基础理论等方面的研究。共发表期刊论文43篇，相关的一系列工作发表在国际顶级期刊Nature, PRL，PRX，npj Quantum Inf, PNAS, IEEE Transactions on Information Theory；成果也多次入选量子信息理论重要会议QIP，AQIS，TQC，QCrypt报告环节，并担任AQIS程序委员会委员(PC member)。主持或参与了国自然-香港研资局联合计划、香港杰出青年学者计划、香港影响力基金、国自然理论物理专款研究项目等。

报告题目：实用化哈密顿量子模拟

报告摘要：量子模拟，作为量子计算机最具潜力的应用之一，可以帮助模拟复杂的量子系统演化，从而帮助解决凝聚态物理、高能物理、量子化学、生物制药等领域中的诸多问题，加速相关的科学技术发展。然而量子模拟距离实际应用仍然有着很长的道路。哈密顿量子模拟算法是一种系统可靠的量子模拟算法。该类算法的误差分析是该领域的重要问题，它决定了量子计算任务中的量子资源估计。主流的误差分析往往只衡量了最坏情况下的初态和观测量，这一分析大大高估了量子算法中的误差，阻碍了量子模拟的实际应用。为了解决这一问题,我们考虑了量子模拟任务中初态和测量对于误差分析的影响，提出了随机初态[PRL 129 (27), 270502，QIP2022 talk]、纠缠态[arXiv:2406.02379]和基于局域观测量的量子模拟算法分析。这些结果极大减少了量子模拟任务中的资源需求，推动量子模拟算法的未来实现和应用。

嘉宾

CCF杰出会员、CCF量子计算专业委员会常务委员、CCF体系结构专业委员会秘书长（2011-2019），国防科技大学研究员、博士生导师。从事量子计算方向研究，主持研制成功银河鲲腾QW2020量子计算系统、银河鲲腾VQS16量子计算系统等，在量子霸权标准、光量子芯片等方面取得一系列代表性成果。在Science Advances、National Science Review、Physical Review Letters等发表论文，获湖南省自然科学一等奖等。