21、量子计算与人工智能：技术融合与未来影响

量子计算与人工智能：技术融合与未来影响

1. 量子计算概述

量子计算领域正不断发展，众多机构和企业参与其中。微软研究院量子系统小组的斯蒂芬·乔丹在该领域有所研究。IBM提供了量子体验平台，这是一个连接该公司超导量子系统的在线接口，也是量子信息处理协议的存储库。Qiskit是一个开源的软件开发工具包（SDK），供对OpenQASM（一种用于描述通用物理量子电路的编程语言）和IBM Q量子处理器感兴趣的人使用。2020年，谷歌AI与滑铁卢大学、“登月工厂”X以及大众汽车合作推出了TensorFlow Quantum（TFQ），它是一个基于Python的开源库和框架，用于实践量子机器学习。

量子计算的应用已经在多个领域取得进展，包括机器学习和人工智能、基因组学和药物发现、化学工业、分子生物学、密码学、交通和仓储物流、互联网通信以及量子系统模拟等。尤其是量子模拟，它可以在通过计算机数控加工、注塑成型、快速模具制造或3D打印等方式制造零件或组件之前，促进材料和设计的快速原型制作。不过，目前顶级的量子计算机只能模拟少数粒子及其相互作用，但已经发现了一些有价值的线索，这些线索可能有助于揭示奇异材料的低温行为和超导性，帮助我们理解环保型碳中和肥料和水泥的化学性质和生产过程，推动下一代电动汽车电池和太阳能电池板的设计，以及模拟航空航天工业中飞行力学、空气动力学和流体动力学的复杂性。

以下是一些令人瞩目的发展：
- 2014年，爱德华·斯诺登泄露的国家安全局文件证实了“穿透硬目标”和“掌控网络”等信号情报计划的存在，该机构计划开发一台价值8000万美元的量子“神机器”，用于破解任何形式的强加密，访问高价值的安全数字通信网络，并设计和攻击量子密钥分发（QKD）协议。
- 2015年