24、量子人工智能在气候变化科学与抑郁症检测中的应用

量子人工智能在气候变化科学与抑郁症检测中的应用

1. 量子人工智能在气候变化科学中的应用

1.1 量子人工智能与气候变化科学的结合现状

目前，人工智能与量子计算的结合仍处于起步阶段。虽然机器学习框架 Paddle 有一个名为 paddle quantum 的子项目，可提供构建量子神经网络的库，且量子神经网络在研究实验室中发展迅速，但在实际应用中的有效整合尚处于初级阶段。当前工业规模量子人工智能（QAI）面临的挑战包括如何准备量子数据集、设计量子机器学习算法、结合量子和经典计算，以及在学习任务中识别潜在的量子优势。

1.2 QAI 在地球系统科学复杂问题中的潜力

QAI 可用于学习地球系统科学的智能模型，为气候变化科学带来新见解，并在基于改进的高分辨率科学知识设计气候变化策略中发挥重要作用。近期有研究尝试基于深度学习开发物理方案，但大多处于原理验证的初期阶段。在改进气候模型的人工智能应用中，存在如地球数据的球形性质、复杂的非线性时空动态等挑战。为解决球形数据带来的空间误差，已提出了如立方球体和切平面等技术。QAI 可通过整合高分辨率数据集、进行更广泛的训练和超参数优化，进一步利用人工智能开发先进的物理方案。量子加速经典人工智能的必要条件是相关任务可进行并行训练，目前像 TensorFlow 和 PyTorch 等库已具备数据和模型并行能力，且已发布适用于量子计算机的版本，未来还需针对工业规模的量子计算机进一步开发。

1.3 实施 QAI 的技术解决方案

实施 QAI 在气候科学中的主要技术包括两个 GitHub 仓库中关于量子机器学习（QML）的资源，以及 QML、Pennylane、量子增强机器学习（QEML