港科大工学院发表突破性低温存内计算方案　推进人工智能与量子运算结合

本文介绍了香港科技大学工学院在低温存内计算方案上的突破性研究，该研究由电子及计算机工程学系助理教授邵启明领导。研究团队利用磁性拓扑绝缘体制作的霍尔器件，成功解决了人工智能代理与量子处理器之间的延迟问题，提升了量子运算与人工智能结合的效能。量子处理器需要在极低温环境下运行，而传统的人工智能硬件则在室温下操作，两者之间的连接距离导致显著的延迟。研究团队提出的新方案将人工智能加速器置于量子处理器附近，大幅减少了运算延误。研究还发现，采用铬掺杂刨锑碲磁性拓扑绝缘体（Cr-BST）制备的霍尔桥可有效解决传统霍尔器件的技术瓶颈。实验证明，该方案在低温环境下执行强化学习演算法和量子态制备任务时表现出色。这项研究为量子计算与人工智能的融合开辟了新路径，相关成果发表在《自然材料》上。