【人工智能与量子计算联合能彻底改变科学研究吗？】
- 量子机器学习(quantum machine learning)将两大前沿技术机器学习和量子计算结合，具有很大的吸引力和研究潜力。但其应用前景还不明确。
- 许多科技公司和学术机构正在研究量子机器学习。理论上它可以加速某些计算，但还需实证。目前还没有足够证据显示它在机器学习上有显著优势。
- 研究者对量子机器学习持开放态度，但也渐趋现实，认为短期内应用有限。一些转向研究将量子算法应用于本质量子的现象。
- 量子算法理论上可加速机器学习运算，但实际应用中数据输入输出可能成为瓶颈。量子态可检测经典算法难以察觉的模式，但这仍有争议。
- 一种思路是应用量子机器学习算法分析量子测量获得的本质量子数据，避免经典数据转换过程。这可提供直接洞见量子现象，如判断超导性。
- 量子传感被看作可能的杀手级应用。它可允许用量子装置测量量子属性，然后直接输入量子计算机。这可大幅提升分析效率。
- 量子机器学习的优势还需实验探索，而非仅依赖理论证明。尽管应用尚不明确，这一领域还值得持续研究。
《The AI–quantum computing mash-up: will it revolutionize science?》
网页链接 #机器学习# #人工智能#
- 量子机器学习(quantum machine learning)将两大前沿技术机器学习和量子计算结合，具有很大的吸引力和研究潜力。但其应用前景还不明确。
- 许多科技公司和学术机构正在研究量子机器学习。理论上它可以加速某些计算，但还需实证。目前还没有足够证据显示它在机器学习上有显著优势。
- 研究者对量子机器学习持开放态度，但也渐趋现实，认为短期内应用有限。一些转向研究将量子算法应用于本质量子的现象。
- 量子算法理论上可加速机器学习运算，但实际应用中数据输入输出可能成为瓶颈。量子态可检测经典算法难以察觉的模式，但这仍有争议。
- 一种思路是应用量子机器学习算法分析量子测量获得的本质量子数据，避免经典数据转换过程。这可提供直接洞见量子现象，如判断超导性。
- 量子传感被看作可能的杀手级应用。它可允许用量子装置测量量子属性，然后直接输入量子计算机。这可大幅提升分析效率。
- 量子机器学习的优势还需实验探索，而非仅依赖理论证明。尽管应用尚不明确，这一领域还值得持续研究。
《The AI–quantum computing mash-up: will it revolutionize science?》
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