探索7个新兴的量子技术（2024年）
探索2024年的7项新兴量子技术
在科学技术的前沿中，我们继续深入探索更多以前被认为是不可想象的知识或创新。 在这一技术革命的最前沿是量子技术。 在这里，现实的基本性质展示了违反传统理解的行为。 进入2024年，我们发现自己正站在量子时代的悬崖旁。
快速发展的量子技术学科利用量子力学的思想创建新颖的系统和应用。 量子技术利用量子系统的特殊特性，如超位置和纠缠，完成了对于经典技术而言具有挑战性或不可能完成的任务。
在本文中，我们将探索七种开创性的量子技术，这些技术有可能重新塑造我们生活的世界。 从人工智能到我们星球未来的保护，这些量子进步能够重新定义可能性的极限。 让我们一起了解量子机器学习、量子云计算、量子密码破解、量子安全密码学、量子增强成像与感知、量子增强人工智能和神经网络，以及量子计算用于气候建模和能源优化。
- 科学家们使用无人机在受威胁的冰川上放置传感器
- 目前人工智慧領域中，不斷學習的現況
- (In pinyin Shìyīng xūqiú de SAS rènzhèng wèi nín de chénggōng zhùlì)
如果您对更多量子技术信息感兴趣，请查看以下文章：世界前十大量子计算公司，以及最佳量子计算课程。
目录
量子机器学习进展
首先，我们来看一下在量子机器学习（QML）方面取得的进展。 这个快速发展的领域处于量子计算和人工智能（AI）的交叉点上。 QML利用量子物理来改进机器学习算法，并解决传统计算机难以处理的复杂问题。 Google Quantum AI的开发包括提升量子计算的最新技术水平，并为研究人员提供超越传统计算界限所需的工具。
QML中的一个进展示例可以在量子神经网络（QNN）中看到。 QNN是传统神经网络的量子对应物。 它们的不同之处在于使用量子位作为神经元，并使用量子门来处理信息。 QNN的进展已经显示出在优化和模式识别任务上比传统神经网络更高效。 这项技术的一个可能的实际应用是加速神经网络用于图像识别的训练。
QML中另一个进展的示例是优化问题的增强求解。 量子计算机据说擅长解决优化问题，这对于机器学习至关重要。 类似于D-Wave Systems开发的量子退火器可以优化大规模问题，受益于物流、金融等领域的应用。 这可能会改变物流领域，因为涉及复杂路由、调度和资源分配问题的场景很多。 每个问题中的约束条件越多，它就变得越复杂，在开发的早期阶段，QML可以对处理这些大规模问题做出贡献。
量子云计算与服务
量子技术的一个新阶段是量子云计算与服务，客户可以通过基于云的平台访问量子计算资源。云计算平台是由云服务提供商提供的综合设置，可让客户创建、启动和控制各种软件程序和服务。这些平台利用云基础设施（如计算能力、存储、网络和开发工具）为开发人员和组织提供可扩展和经济实惠的解决方案。亚马逊量子云计算服务是我们见到的一个正在推出云计算服务的公司。
在制药界，我们可能会看到量子云计算是最重要的领域。一些可以看到量子云计算服务的真实世界例子包括：
- 量子计算服务 – 一家制药研究公司订阅由量子云提供商提供的量子云计算服务。该提供商通过用户友好的界面提供对量子计算机的访问，无论其位置是远程还是基于云。
- 分子筛选 – 使用量子计算机，研究人员对与疾病相关的目标蛋白质进行化学化合物库的筛选。量子算法可以高效计算分子与蛋白质之间的结合能和相互作用。
- 加速药物发现 – 制药公司通过使用量子云计算和服务加速了药物发现过程。研究人员可以更快地找到有潜力的药物候选物，从而可能在研发过程中节省数年时间。
- 成本效益 – 与投资建立和维护本地量子计算机不同，一个假设的制药公司通过量子云提供商按需付费使用量子计算资源。这是一种经济高效的方法，使较小规模的组织能够访问量子计算能力。
尽管这些例子集中于药物发现，量子云计算和服务在金融、材料科学、密码学和气候建模等各个领域都有应用。它们提供了向许多不同公司提供量子计算资源的潜力，并加速了众多科学和工业领域的进展。
量子密码分析
量子密码分析是指将量子计算技术应用于破解经典加密算法。量子计算机有能力比传统计算机更快地解决某些数学问题，这可能会损害依赖于这些问题的计算复杂性的加密方法的安全性。
例如，Shor算法是最著名的具有潜在密码学影响的量子算法之一。这个算法是由数学家彼得·肖尔开发的，旨在高效地分解大数。对于具有数百或数千位数的大数来说，将其分解为质因数是一个计算密集型问题。
我们应该记住，尽管存在通过量子密码分析破解特定加密系统的可能性，但可扩展和可用的能执行这些攻击的量子计算机仍在开发中。因此，传统加密技术不会立即受到太大影响，但公认的是，在数字时代确保长期安全性的关键是采用抗量子计算机的加密标准。
抗量子密码学
抗量子密码学是密码学的一个分支，重点是开发针对量子计算机攻击保持安全的加密方法和密码算法。随着量子计算技术的进步，依赖于整数分解和离散对数等数学难题的传统密码系统，如RSA和ECC，可能会受到量子计算机攻击的威胁。抗量子密码学旨在应对这种安全挑战。即使是早些时候我们谈到的Shor的算法的量子技术专家Peter Shor在一次采访中也有这样的说法：“在我看来，一个紧急的任务是用抵御量子计算机攻击的密码学替换我们所有的传统密码学。” 回答了如何为后量子世界做好准备的问题。
以下是一些抗量子密码学的例子：
- 量子安全数字签名方案以抗量子方式确保数字信息的真实性和完整性。 Dilithium 和 Falcon 签名方案 是基于格的数字签名算法的示例。
- 量子安全加密方法提供数据的机密性，即使量子计算机也无法有效解密数据。基于格的加密技术的示例是 NTRUEncrypt 加密协议。
- 另一种抗量子方法是基于码的密码学。它依赖于解码随机线性码的困难性。著名的码基加密系统示例是 McEliece 加密方案。
- 最后，抗量子的哈希函数能够抵御量子计算机的攻击。它们被用于多种密码学过程，如数据完整性验证和数字签名。基于格问题为一些抗量子的哈希算法提供了基础。
像 Crypto Quantique 这样的公司是量子密码学和加密的例子。
量子增强成像与传感
量子增强成像与传感是量子技术领域的前沿领域。这项技术有潜力在医学成像、远程感应和精密测量等各种应用中实现革命性的变革。量子增强技术利用量子力学的独特属性，在成像和传感任务中实现前所未有的灵敏度、精确性和分辨率。
让我们考虑一个情景，量子增强成像和传感可能会非常有帮助。这个情景是需要医学成像来帮助医生检测和诊断生物组织或器官中的微小异常，如早期肿瘤。我们可以使用量子传感器的技术来解决这个问题，这些技术通过使用量子传感器增加 MRI 扫描的灵敏度。这些传感器可以缩短扫描时间，并通过抓取人体组织中特定核发出的微弱磁信号来提高诊断准确性。
另一个应用量子增强成像和传感的情景是环境科学。科学家需要监测地球磁场的变化或探测遥远天体的微小成分变化。量子增强磁强计可以以高精度检测极弱的磁场。它们在地球磁场研究、导航和矿产勘探等领域具有应用。
量子增强人工智能和量子神经网络
尖端的量子计算研究涉及量子增强人工智能（AI）和量子神经网络，这些技术承诺改变机器学习和人工智能应用。由于量子计算机能使用量子现象比传统计算机快十倍完成某些任务，所以量子计算机有潜力成为开发和执行 AI 模型的极其有效工具。 Quantinuum 是一家领先开发这种技术的公司，他们的软件和应用可以适用于任何量子硬件。
传统 AI 使机器能够模拟人类智能并执行需要人类智能的任务。问题解决、教育、推理、感知、语言理解和决策等任务都属于这些任务。AI 系统使用计算机算法和数据来尝试模拟或重新创建人类的认知过程。 量子增强 AI 则利用量子计算技术加速和改进人工智能的各个方面，包括机器学习、数据分析和优化。由于量子计算机本身的并行性和处理复杂量子状态的能力，量子计算机在特定的 AI 任务上有可能胜过经典计算机。
传统神经网络 是一类受人类大脑结构和功能启发的机器学习模型。它们由相互连接的节点组成，通常被称为“神经元”，并组织成多层。神经网络被用于广泛的任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。量子计算机可以利用量子现象在某些计算上比传统计算机快指数级，从而成为训练和运行 AI 模型的强大工具。 量子神经网络 是经典人工神经网络的量子计算模拟。它们旨在利用量子位（qubits）和量子门来执行与 AI 相关的任务。
量子计算用于气候建模和能源优化
在解决一些最紧迫的气候建模和能源优化问题时，量子计算有很多潜力。由于涉及的计算复杂性很高，传统超级计算机很难模拟复杂的气候系统和优化能源生产和分配。凭借更强的处理能力和量子并行性，量子计算机有潜力加快气候模拟，使研究人员更准确地理解和预测气候趋势及其影响。
此外，通过有效解决诸如电网优化、可再生能源资源分配和能源高效材料识别等具有挑战性的优化问题，量子算法可以彻底改变能源优化工作。在一个更注重可持续实践和减缓气候变化的世界中，量子计算正成为推进气候科学和促进能源高效解决方案的有力工具。
结论
总的来说，我们正站在量子时代的尖端，在这个时代，量子力学的基本原理塑造了一个前所未有的技术革命。量子技术的快速发展动员了量子系统的异常行为，完成了超越经典技术能力的任务。
通过深入探索这七项开创性的量子技术，我们穿越了人工智能、环境保护和数据安全前沿的领域。这些领域的量子进展有潜力重新定义我们曾经认为可能的界限。随着我们更深入地进入这个量子领域，科学和技术的融合继续展示令人惊奇的知识和创新，为量子技术改变我们的世界铺平道路。
