当量子计算机处理数据时，它们需要将数据转换为一种可以理解的形式，称为量子数据。传统上，这种“量子编译”的算法一次仅优化一个目标。然而，一个研究团队开发了一种新算法，允许同时优化多个目标，使量子机器能够同时执行多个任务。
量子计算机与经典计算机根本不同。它们并不是使用表示0和1的比特，而是利用“量子比特（qubits）”，由于量子原则如叠加和纠缠，它们可以同时存在于多种状态中。
为了使量子计算机有效地模拟动态系统或操作数据，它必须将复杂输入转换为其可以处理的“量子数据”。这种转变称为量子编译。
从本质上讲，量子编译通过将特定目标转化为一系列可执行步骤来“编程”量子计算机。就像GPS应用程序将您所期望的位置翻译为一个逐步的路线一样，量子编译将一个总体目标分解为计算机可以执行的一系列详细的量子操作。
历史上，量子编译算法专注于一次优化一个目标。尽管这种方法可能有效，但也有其缺陷。许多复杂的应用需要量子计算机同时处理多个任务。例如，在建模量子动态过程或为实验准备量子态时，研究人员经常需要同时运行多个操作以获得精确的结果。在这种情况下，试图逐个处理每个目标可能效率低下。
为了克服这些障碍，东北大学的Dr. Le Bin Ho率领一个团队创建了一种多目标量子编译算法。他们的研究成果于2024年12月5日发表在《机器学习：科学与技术》期刊上。
“通过允许量子计算机同时优化多个目标，这种算法增强了灵活性并提升了性能，”Le解释道。这一进展导致对复杂系统和涉及多个变量的量子机器学习任务的更好模拟，使其适合于多种科学应用。
除了提高性能外，这种多目标算法为以前受到传统单目标方法限制的新应用铺平了道路。例如，在材料科学中，研究人员可以利用该算法同时研究材料在量子尺度上的各种属性。在物理学领域，它可以帮助研究需要多种相互作用以全面理解的系统。
这一突破标志着量子计算技术的重大飞跃。“多目标量子编译算法使我们更接近量子计算机能够有效处理复杂的多维任务的时代，提供经典计算机无法解决的挑战的解决方案，”Le补充道。
展望未来，Le计划探索该算法如何抵抗不同类型的噪声，并研究提高其效率的方法。
