【直播】AMSS-UTS量子计算前沿论坛
直播信息
活动名称
AMSS-UTS量子计算前沿论坛
报告人(单位)
应明生(澳大利亚悉尼科技大学)
朱晓波(中国科学技术大学)
强晓刚(军事科学院国防科技创新研究院)
邓东灵(清华大学)
报活动时间
2022年1月10日 8:30-11:50
主办方
中国科学院数学与系统科学研究院
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会议日程
8:30-8:40 | 开幕式致辞 (高小山常务副院长) | 主持人 |
8:40-9:25 | 应明生 (Model Checking for Verification of Quantum Circuits) | 陆汝钤 |
9:25-10:10 | 朱晓波 (超导量子计算) | |
10:10-10:20 | 茶歇 | |
10:20-11:05 | 强晓刚 (硅基集成光学量子计算技术与进展) | 尚云 |
11:05-11:50 | 邓东灵 (Some Recent Advances in Quantum Artificial Intelligence) |
会议详情
报告题目:Model Checking for Verification of Quantum Circuits
报告人:应明生
报告题目:超导量子计算
报告人:朱晓波
摘要:由于量子计算在某些问题的处理能力上相比于经典计算机有着压倒性的优势,被普遍认为是下一代的计算技术,因而引起了广泛的关注。超导方案因具有良好的可扩展性就,目前备受关注,各大公司纷纷投资进入该领域。本次报告将主要讲解超导量子计算的现状及近期和中远期目标,并介绍我们在该方向上取得的一系列进展。 报告人简介:朱晓波,中国科学技术大学教授。主要从事超导量子计算以及超导约瑟夫森结系统的研究。在磁通量子比特与金刚石中的NV色心的量子混合系统上做出了一系列的重要工作。先后创造了超导量子比特最大纠缠数目纪录。研制了超导量子计算原型机“祖冲之号”,实现了“量子优越性”。报告题目:硅基集成光学量子计算技术与进展
报告人:强晓刚
摘要:量子计算是建立在量子力学上的新型计算模型,在许多领域应用具有超越经典计算的巨大潜力。光量子芯片技术采用传统微纳加工工艺在单个芯片上集成大量光学器件,具有高集成度、高精确度、高稳定性等优势,是实现可实用化光量子计算的有效途径。硅基集成光学技术具有非线性效应强、集成密度高、CMOS可兼容等优点,为实现大规模集成光量子计算芯片提供了理想的技术平台。基于硅基集成光学技术,片上的纠缠光子源、高精度单光子操控、通用线性光学网络等都已得到了实验验证。我们基于硅基集成光学技术,面向规模化可编程光量子计算芯片技术开展了系统性研究,设计实现了高精度片上马赫泽德干涉仪、可编程通用两比特光量子计算芯片、图论问题专用可编程光量子计算芯片,以及哈密顿量含时演化高效模拟光量子计算芯片,并基于芯片研制实现了软硬件一体集成光学量子计算实验原型系统,进行了一系列量子算法应用与实验研究。这些结果显示了硅基集成光学技术实现未来大规模光量子计算的巨大潜力。 报告人简介:强晓刚,英国布里斯托大学博士,军事科学院国防科技创新研究院研究员,北京量子信息科学研究院兼聘研究员,研究生导师,入选国防科技卓越青年科学基金、国家海外高层次人才计划青年项目、国家特殊领域青年人才托举工程等项目资助。2009年本科毕业于北京大学电子学系,2012年硕士毕业于国防科技大学计算机学院,2017年获得英国布里斯托大学物理博士学位。长期从事集成光学量子计算领域研究,发表SCI论文20余篇,包括以第一/通信作者在Nature Photonics、Science Advances、Nature Communications等国际期刊发表论文,代表性成果包括国际首个通用两比特光量子计算芯片、图论问题专用可编程光量子计算芯片等。报告题目:Some Recent Advances in Quantum Artificial Intelligence
报告人:邓东灵
摘要:Quantum artificial intelligence (Quantum AI) is an emergent interdisciplinary field that explores the interplay between artificial intelligence and quantum physics. On the one hand, judiciously designed quantum algorithms may exhibit exponential advantages in solving certain AI problems; on the other hand, ideas and techniques from AI can also be exploited to tackle challenging problems in the quantum domain. In this talk, I will first make a brief introduction to this field and review some recent progresses. I will talk about several concrete examples to illustrate how AI and quantum physics can promote studies in both fields. At the end of the talk, I will pose some fundamental challenges facing quantum AI that, if overcome, would give a significant boost to this fledgling field full of uncertainties and opportunities. 报告人简介:Dong-Ling Deng is an assistant professor at the Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University. He graduated from Nankai University with two Bachelor degrees, one in physics and the other in mathematics. He then studied at the Chern Institute of Mathematics and got a master degree in theoretical physics. After that, he moved to the University of Michigan and obtained his Ph.D. in physics, with thesis awarded “the Kent M. Terwilliger Memorial Thesis Prize”. He did his postdoctoral work as a JQI (Joint Quantum Institute) postdoctoral fellow at the University of Maryland. Prof. Deng’s current research interest mainly concerns quantum artificial intelligence.扩展阅读
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编辑:黄琦
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