第139章 叩问计算极限，量子迷雾初现曙光(2/3)

    量子算法设计与优化： 人类设计新的量子算法非常困难。“墨子”ai可以通过学习现有量子算法的结构，或者采用类似alphago的强化学习策略，自主探索和发现针对特定问题（如组合优化、分子模拟）的新型量子算法，或者优化现有算法的效率。

    量子纠错码研究： 量子计算的可靠性很大程度上依赖于量子纠错码。“墨子”ai可以帮助研究人员设计、分析和模拟更高效、更实用的量子纠错方案，以对抗量子比特的退相干问题。

    新材料探索： 通过与“女娲”新材料平台的联动，“墨子”ai可以指导寻找或设计能够承载更稳定、更长相干时间量子比特的新型物理材料或结构（如拓扑量子比特、离子阱优化等）。

    就在“未来出行”robotaxi上线运营，吸引了全球目光的同时，“墨子”量子研究团队也迎来了一个值得内部庆祝的时刻。

    “林总，我们在量子纠错理论方面，可能取得了一个小小的突破！”团队负责人，一位林风从普林斯顿高等研究院请来的理论物理学权威徐明院士，难掩兴奋地向林风汇报。

    原来，团队在“墨子”ai的辅助下，设计出了一种全新的、基于“表面码”（surface de）但结构更优化的量子纠错编码方案。根据ai进行的、目前全球最大规模的同类模拟结果显示，这种新的编码方案，在理论上可以将实现容错量子计算所需的物理量子比特数量（相对于逻辑量子比特）降低近一个数量级！

    这意味着什么？虽然距离真正造出大型容错量子计算机还有遥远的路要走，但这个理论突破，如果能在未来的实验中得到验证，将极大地降低实现通用量子计算的门槛，可能让量子计算的实用化进程提前数年甚至十年！

    “非常好！”林风仔细研究了相关的理论推导和ai模拟报告，给予了高度肯定，“立刻整理成论文，准备投稿给《nature》或《science》！同时，加大资源投入，开始进行小规模的实验验证设计。”

    虽然只是理论上的初步成果，距离真正的量子计算机还很遥远，但这个突破足以证明未来智能在量子计算这个终极赛道上，已经凭借ai的辅助，悄然占据了有利的位置。

    林风
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