量子启发算法+机器学习：复杂功能材料的新颖高效设计

随着材料科学技术的不断进步，功能性材料的设计与发现始终处于创新的前沿。然而，材料的性能依赖于多种设计因素，导致设计空间的复杂性。传统的实验和模拟方法耗时且昂贵，难以全面搜索庞大的设计空间。美国圣母大学和韩国庆熙大学的研究团队通过结合机器学习替代模型和量子启发的遗传算法，开发了一种基于主动学习的功能材料设计算法。该算法针对平面多层光子结构设计这一复杂离散的优化问题，结合了量子计算和遗传算法的优势，有效地搜索性能最佳的光学结构。相较于经典遗传算法，量子启发遗传算法（QGA）具有更小的种群规模、更快的收敛速度和更强的全局优化能力。此外，使用随机森林（RF）作为替代模型，放宽了其他量子计算优化算法中对代理模型类型的限制，从而提高了算法收敛的速度。该研究展示了经典算法和量子算法结合的潜力，同时指出了当前基于量子计算的优化方案的瓶颈。