在本周舉行的IEEE量子計算與工程國際會議（“IEEE Quantum Week 2020）上，英特爾將展示一系列研究成果，著重介紹其在量子計算硬件、軟件和算法領域的創新性全棧方法。這些研究成果展示了量子計算在這些領域的重要進展，對于構建可運行應用程序、可擴展的商業級量子系統至關重要。

圖注：英特爾公司使用這種同位素純晶片在其300毫米工藝技術上發明了自旋量子位制造流程。（圖片來源：英特爾公司）

值得一提的是，英特爾在此次大會上發布的《利用深度強化學習設計高保真多量子比特門》 論文在眾多論文中脫穎而出，獲得“最佳論文”獎項。該研究展示了將深度學習框架成功用于模擬設計量子點量子比特系統的高保真多量子比特門（multi-qubit gates），對于機器學習技術在量子計算的應用具有重要意義。

“英特爾一直專注于量子計算在短期內的實用性應用，這項顛覆性技術正在走出物理實驗室，并穩步過渡到工程領域。從控制量子比特的自旋量子位硬件和cryo-CMOS技術到軟件和算法研究，英特爾研究院在量子計算堆棧的每一層上都取得了切實的進步，大力推動可擴展、可商業應用的量子架構。采用這種系統級的方法對實現量子實用性至關重要，”英特爾研究院量子應用和架構總監Anne Matsuura博士表示。

英特爾全棧量子研究的意義：目前，對量子計算的大部分研究主要集中在硬件技術上。但是，由于量子計算是一種全新的計算范例，因此它需要新的硬件、軟件和算法堆棧，才能實現一個可運行應用程序的商業級量子系統。使用模擬有助于全面了解構建完整量子堆棧的所有組件，并可以提前考慮構建到實際量子系統的工作負載。在當前進行量子計算的全棧研究（涉及硬件、軟件和算法）是非常有必要的，因為隨著硬件成熟，應用程序已經準備好在小型的量子計算機上運行。這種方法是英特爾采取以系統為導向、以工作負載為驅動的量子計算開發策略的核心，也是英特爾實現量子實用性愿景的基礎。

成果展示：英特爾Anne Matsuura博士將發表主題為《量子計算：一種可擴展、系統級研究方法》的演講，重點介紹英特爾通過采用系統級方法擴展量子系統以實現商業化的策略。

此外，為期一周的大會上還將展示英特爾研究院的幾篇研究論文，重點介紹全棧量子系統級研究以及在量子系統上運行應用程序的進展。

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