青年量子科研工作者专访——芝加哥大学博士后刘峻宇

 光子盒研究院出品

数据中心是全球协作的特定设备网络，在互联网基础设施上传递、加速、展示、计算和存储数据信息。根据业界机构统计，2020年全球经数据中心处理的数据流量高达15.3ZB (1ZB≈10亿TB)，占全球总流量的99.35%。与此同时，随着经典数据的规模越来越大，科学家开始考虑在具有大的希尔伯特空间维度的量子设备中存储和处理数据。

近期，在一篇预印论文中[1]，芝加哥大学蒋良教授团队提出了量子数据中心的概念，指的是一些特定的量子硬件能够有效地处理量子数据，并在经典数据和量子处理器之间提供一个有效的接口。量子数据中心可以提供量子数据的产生、处理和应用服务，在量子计算、量子通信和量子传感领域有着广泛的应用。

借此机会，光子盒采访到了这篇论文的第一作者刘峻宇——芝加哥大学博士后。今年27岁的刘峻宇毕业于中科大少年班学院，2016年赴美学习和研究物理学与量子信息科学，师从多位世界级量子信息科学家，包括芝加哥大学的蒋良教授和加州理工学院的John Preskill教授——目前流行的NISQ和量子霸权概念，均由Preskill提出。

不仅是一位优秀的科研工作者，在商业领域，刘峻宇也有着丰富经验，包括在PsiQuantum和IBM等顶尖量子计算公司的工作经历，目前也是一位量子领域的创业者。而且鲜为人知的是，刘峻宇还是一位二次元少年。今天，就让我们走进刘峻宇的多面人生。

 刘峻宇博士

01

关于科研

光子盒：请介绍你的教育经历以及你选择量子领域进行研究的原因？

刘峻宇：我本科2012-2016年就读于中科大少年班学院，之后2016-2021年在加州理工学院获得博士学位，目前在芝加哥大学和IBM做博士后。我对物理学一直都很感兴趣，尤其是物理学和计算科学，尤其是算法的联系（我的父亲是程序员。因此我对计算机程序也很着迷）。在加州理工学院，我的物理学博士训练起源于基础物理，包括黑洞物理与信息悖论，以及使用先进的优化自举算法求解量子临界系统等。我和量子信息科学的缘分来自我的博士导师John Preskill。他是美国量子计算领域的领军人物，也是基础物理的背景转换到量子计算的。他当时建议我研究量子算法，尤其是有物理背景的算法。在他的影响下，我逐渐走入了量子科学的研究方向。在这个行业，我发现交叉学科的背景对我在量子信息行业的研究非常有用。基础物理教会了我从第一性原理的角度思考量子计算的一般规律，我发现这个对我做量子计算，尤其是量子算法设计特别有帮助。

光子盒：请介绍你选择芝加哥大学做博士后的原因、工作内容以及与IBM的渊源？

刘峻宇：我的博士后职位是IBM公司赞助芝加哥大学的一个长期博士后项目，自由度非常高。我同时也是卡丹诺夫理论物理中心的成员。我在博士期间就特别向往芝加哥大学，曾经在芝加哥附近访问过一个暑假，对这座华美的城市十分着迷。芝加哥大学是量子科学的传统强校，尤其是在和量子实验和工业的联系方面有自己的独到特色。并且在量子技术逐渐走向实用的最近几年，量子科学和计算机科学得到了迅猛发展，芝加哥也成为了美国量子工业的中心。这里也有我的博士后导师蒋良教授这样的顶级科学家，因此我选择了芝加哥大学，也很感激这里给了我工作和科研的机会。我的主要工作内容是做物理学和信息科学的交叉研究，包括机器学习、量子计算、量子网络、数据科学、数据安全等。我也对相关技术的商业实现很感兴趣。

光子盒：请介绍你的最新论文中提到的量子数据中心？

刘峻宇：这篇论文是我和Connor Hann博士以及蒋良教授合著。我们在这篇论文中定义了量子数据中心。我们认为量子数据中心将至少含有“量子随机存取存储器”和“量子网络”。量子内存负责处理和存储量子数据，而量子网络则负责传输。我们发现并构造了大量例子，指出量子内存和网络结合的重要作用，包括纠错算法中量子T门的资源节省，量子隐私请求和量子加密计算，量子数据压缩和量子传感等。据此，我们建立了量子数据中心的一般理论，并指出量子数据中心能向用户提供快速，高效，安全，私密的服务，能作为目前的数据中心在量子时代的一个自然推广。

光子盒：我们注意到，你的大量研究都是关于神经切线核理论的，它具体指什么？如何将它应用到量子电路中？

刘峻宇：神经切线核理论是近几年经典机器学习领域的一个热点话题，有深刻的物理学背景。它在一定程度上成功解释了广延误差在深度学习中随着参数数目的变化，指出在超参数训练的情况下，针对深度神经网络的梯度下降法实际上是严格可解的。这个理论有望成为深度学习的第一性原理，目前是深度学习这个行业的一个重要理论工具。这个算法其实是在深度学习领域活跃的物理学家发明的。实际上，超参数极限很像一个“自由量子场论”，而神经网络深度和宽度的比值则类似于“耦合常数”。我们可以用微扰论对深度学习的动力学过程做第一性原理计算，就像我们在量子理论中做的一一样。我作为一个基础物理背景的研究者，对这个理论很着迷。

在我和蒋良教授、IBM公司的合作中，我们指出，如果经典机器学习的神经切线核理论是量子场论，那么量子机器学习的神经切线核理论则类似于超弦论者在上个世纪提出的“矩阵模型”。在经典机器学习中，我们对训练的权重和偏差做高斯平均，在量子机器学习中，替代高斯平均的是幺正群上的Haar平均，或称k-design平均。我们用这个办法求解出了过参数化情况下的量子神经网络动力学。我们的理论厘清了早期困扰量子计算学界多年的关于“贫瘠高原问题”的一些讨论，也对量子神经网络线路的设计提供了直接指导。该研究已于8月17日发表在PRX Quantum上[2]。

除此之外，今年以来，我已经完成了多篇关于量子神经网络（QNN）的研究[3][4][5]，包括在8月30日刚刚提交的预印论文[6]，我们提出了有效量子神经正切核（EQNTK），并将这一概念与过参数化理论相结合，以量化量子神经网络向全局最优解的收敛。我们解释了为什么使用手工对称ansatz的QNN通常比使用不对称ansatz的QNN具有更好的可训练性。在EQNTK的指导下，我们进一步设计了一种对称剪枝（SP）方案，以在哈密顿量的显式对称信息不可用的情况下，从过参数化和非对称的ansatz自动裁剪对称ansatz，从而大大提高QNN的性能。大量的数值模拟验证了EQNTK的分析结果和SP的有效性。

我对这一系列工作很自豪。

光子盒：你印象最深刻的一段科研经历是什么？

刘峻宇：我博士一年级期间的导师是高能基础理论物理的Cliff Cheung教授。他是一个非常厉害的人，对我的科研也影响很深。我在一年级的时候，和他做了一年的工作但没有好的进展。这个时候，他一直鼓励我。后来我们和Grant Remmen博士一起，把相关的技术用到了一个叫“弱引力猜想”的问题上，意外的发现了用信息熵的方法能够证明这个关于黑洞和量子引力的基本猜想[7]。这个工作给出了这个开放了数十年的问题的一般证明，引起了很大反响，并且大量的学者使用我们的结果到了各种地方，甚至在纯粹的和引力无关的量子物理系统中都有应用。我们的工作当时得到了Quanta Magazine[8]报道。我对此感到非常自豪。这件事情让我意识到了好的科研工作有时需要足够的时间打磨，并且高要求和高标准对科学发现也非常重要。

02

关于导师

光子盒：你目前在芝加哥大学的导师蒋良教授是我们非常熟悉的量子信息科学家，你认为他是怎样的一个人？你从他那里学到了什么？

刘峻宇：借这个机会，我想说两句肺腑之言。我在学术界工作这么多年，我认为蒋良教授是我认识的最杰出，最好的科学家之一。我来芝加哥大学工作，很大程度上也是因为他的个人魅力。蒋良老师是一个双商极高的，真正的天才。他学识渊博，著作等身，工作横跨量子科学的多个领域，包括量子纠错，量子硬件，量子网络，量子传感等。他作为一个理论家，极其擅长研究量子信息理论和实验之间的联系，把理论家设想的量子硬件实现出来。在这一点上，我认为他是世界第一的专家，没有之一。这个领域里他的工作是不可替代的。在科学之外，他待人非常好，让人如沐春风，对像我这样的年轻学生非常鼓励和支持。我在学术和生活上都有大量需要向他学习的地方，也极其佩服和崇拜他。

03

关于量子计算

光子盒：你认为量子计算相较于经典计算优势是什么？量子计算会带来哪些方面的改变？

刘峻宇：我认为量子计算是经典计算的自然延伸。一个常见的论断是，现在的计算设备规模已经达到纳米尺度。再往下走，经典的物理规律已经不适用，这将会导致摩尔定律的失效。量子计算有独特的规律，在某些特定问题可以提供巨大的加速（例如Shor对RSA、ECC加密算法的破解）。在工业上，我认为他是半导体工业的一个自然延伸，也是满足人类算力需求的必由之路。

04

关于创业

光子盒：你是什么时候开始创业的，可以介绍一下你的创业项目和公司吗？

刘峻宇：其实我创业已经半年了，是一个利用包括“后量子密码学“等先进的密码学技术提高Web3，区块链的安全性和扩展性的基础设施公司，名字叫SeQure Chicago。这个“SeQure“单词把安全（”Secure“）的C替换成了Q，正是指代后量子密码学和我的量子计算算法背景。我们主要是应用学术和科研上已经比较成熟的技术来解决现在区块链产品的迫在眉睫的安全问题。要知道，今年到目前为止已有 20 亿美元的加密货币被黑客窃取。这个数目触目惊心，所以我和我的创始人Nancy的愿景就是可以让这些交易所、Defi、NFT项目方等刀枪不入。在NIST对后量子密码学标准化的当下，我们团队应运而生，技术背景很好，是从芝加哥大学走出来的创业团队。有86%的博士，其中有很多是量子以及经典密码学的大佬。我们很幸运有这样的一个初创团队，我更觉得幸运的是，我们都有一个创业理念：为区块链这个新兴市场带来突破性的改善。我们也都相信，只有在过硬的技术来保证数据和数字资产的安全的条件下，数字科技才能蓬勃发展。

05

关于二次元

光子盒：在你的个人主页上[9]，我们看到你经常会用“艺术”、“图画”等字眼将高深的量子科学变得更易理解，更有吸引力，是什么原因让你产生了这个奇思妙想？

刘峻宇：我本来就非常喜欢动漫、二次元。我认为科学技术是非常浪漫的事情，因此我希望通过各种艺术形式，包括漫画、动画、音乐等，展示我自己的科学工作。我博士的一些论文都有朋友帮我画了漫画。我博士后期间的一些工作，我也用DALLE2，一个人工智能作画的模型，做相关的配图。我甚至考虑有一天专门成立一个公司做这一件事，但是现在我还没有这个精力。

参考链接：

[1]https://arxiv.org/abs/2207.14336

[2]https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.3.030323

[3]https://arxiv.org/abs/2203.16711

[4]https://arxiv.org/abs/2206.09313

[5]https://arxiv.org/abs/2205.12004

[6]https://arxiv.org/abs/2208.14057

[7]https://link.springer.com/article/10.1007/JHEP10(2018)004

[8]https://www.quantamagazine.org/black-hole-paradoxes-reveal-a-fundamental-link-between-energy-and-order-20200528/

[9]https://sites.google.com/view/junyuliu/main

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