【量子机器学习首次用于半导体制造：科学家攻克欧姆接触建模难题，验证量子机器学习小样本学习优势】
华人学者首次利用量子机器学习助力半导体技术实现突破。近日，澳大利亚#新南威尔士大学# 博士毕业生、目前在澳大利亚最大的国家级科技研究机构——澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO，Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization）担任研究员的王泽恒，和合作者利用量子机器学习（QML，quantum machine learning）在全球范围内首次实现了半导体制造工艺优化。
该研究首次证明，量子方法可被用于半导体制造的真实实验数据，从而能够起到优化工艺流程的作用，因此这项研究可能会重塑未来微芯片的设计方式。
半导体制造堪称现代工程最复杂的高难度技术之一，单是制造一枚芯片就需要数百道工序，这些工序包括蚀刻、沉积等，而且每道工序都要求极高的精度。
然而，王泽恒等人首次利用#量子机器学习# 来制造#半导体# ，日前相关论文发表在 Advanced Science（IF 14.3）上。
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华人学者首次利用量子机器学习助力半导体技术实现突破。近日，澳大利亚#新南威尔士大学# 博士毕业生、目前在澳大利亚最大的国家级科技研究机构——澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO，Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization）担任研究员的王泽恒，和合作者利用量子机器学习（QML，quantum machine learning）在全球范围内首次实现了半导体制造工艺优化。
该研究首次证明，量子方法可被用于半导体制造的真实实验数据，从而能够起到优化工艺流程的作用，因此这项研究可能会重塑未来微芯片的设计方式。
半导体制造堪称现代工程最复杂的高难度技术之一，单是制造一枚芯片就需要数百道工序，这些工序包括蚀刻、沉积等，而且每道工序都要求极高的精度。
然而，王泽恒等人首次利用#量子机器学习# 来制造#半导体# ，日前相关论文发表在 Advanced Science（IF 14.3）上。
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