美国DARPA针对量子计算先进应用发布信息问询
2018-09-07 11:07 来源：
7月10日，美国国防部高级研究计划局（DARPA）国防科学办公室（DSO）在美国联邦商业机会（FBO）网站发布信息问询[1]，以了解现有和下一代量子计算机的新能力，从而更好地理解复杂物理系统，改善人工智能与机器学习，并增强分布式感知。近年来，量子计算发展突飞猛进，一方面，物理可实现的量子位数越来越多，另一方面，新量子探索与优化的算法越来越成熟。但是，应用量子计算来解决现实世界问题仍面临许多亟待解决的挑战。这些挑战包括：规模挑战、环境交互、输入/输出、量子位连接、量子存储、量子态读取，以及与经典世界相关接口的许多实际和架构挑战。本次信息问询主要针对如下一项或多项挑战。
1、量子计算的根本限制
包括：如何定义问题框架？哪些模型规模需要基于量子的解决方案？如何管理量子连接及纠错？如何将大型问题分解为小问题并映射到若干量子平台？
2、机器学习的混合方法
包括：哪些方法可被用于利用未来量子计算设备和混合的量子与经典系统来有效地部署机器学习/深度学习任务？量子加速与可使用的量子资源大小（量子位数）之间的相关依赖性？如何衔接量子与经典资源？能否有效地在经典和量子处理器之间转移数据？是否需要额外的辅助技术来部署量子计算应用？
3、衔接量子传感器与量子计算资源
包括：量子计算机与分布式量子传感器的结合能产生哪些新能力？量子计算机的规模及其容错性？分布式传感器的数量及其性能？部署哪种量子计算机平台（囚禁量子位、超导量子位等）和传感器（原子钟、磁力计等）？
4、适用于经典计算机的量子计算启发式算法和过程
包括：量子计算启发式算法能给系统过程提供哪些经验启示？当达到量子霸权后，如何验证经典算法改进？ （田倩飞）
[1] Quantum Computing Applications with State of the Art Capabilities Request for Information (RFI). https://www.fbo.gov/index?s=opportunity&mode=form&id=2dc9cb27145bc5a144d6e818bb090f21&tab=core&_cview=0