澳大利亞科學家全球首創量子機器學習驅動半導體技術
發布時間：2025-7-4 14:52
發布者：eechina
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澳大利亞聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）攜手國際科研團隊，在量子技術與半導體制造的交叉領域取得里程碑式突破。其開發的量子機器學習（QML）模型成功應用于半導體設計流程，首次實現量子技術對傳統芯片制造工藝的優化。這一成果標志著全球首個基于量子技術的半導體解決方案正式問世，相關研究發表于《Advanced Science》期刊。 量子核學習破解小數據建模難題 半導體制造中，歐姆接觸電阻的精準建模是提升器件性能的關鍵環節，但傳統方法受限于高維參數空間與實驗數據稀缺的矛盾。CSIRO團隊開發的量子核對齊回歸器（QKAR）通過5個量子比特實現特征提取，創新性地結合淺層泡利-Z特征映射與可訓練量子核對齊層，在僅159個氮化鎵高電子遷移率晶體管（GaN HEMT）樣本的條件下，將歐姆接觸電阻建模的平均絕對誤差降至0.338Ω·mm，較經典機器學習模型提升顯著。 研究團隊通過制造新型氮化鎵器件驗證模型泛化能力，發現量子核譜分析可捕捉經典方法遺漏的非線性關聯。論文第一作者王澤恒博士指出：“量子機器學習在高維小數據場景中展現出獨特優勢，其通過量子態疊加與糾纏特性，天然具備處理復雜特征交互的能力，為半導體工藝優化開辟了新路徑�！� 跨學科協作攻克技術壁壘 該突破得益于全球科研力量的深度協同。北京大學、松山湖材料實驗室及香港城市大學提供關鍵實驗數據集，墨爾本大學與Quantum Motion參與量子算法設計，米蘭大學、格拉納達大學及東京大學聯合驗證量子編碼的容錯性。研究特別采用與當前含噪中等規模量子（NISQ）硬件兼容的電路架構，確保技術可落地性。 CSIRO量子技術主管表示：“我們正與商業量子計算服務商合作，利用更高性能的量子處理器拓展應用場景。未來三年，量子機器學習有望在傳感器數據壓縮、醫療影像分析等領域實現商業化突破�！� 重塑全球半導體產業格局 此項技術已通過新器件實測驗證，可顯著降低先進制程的研發成本與周期。據行業分析，量子建模技術將使2納米以下芯片的參數優化效率提升，特別適用于AI加速器、光子芯片等復雜結構設計。英國《自然》雜志評論稱：“澳大利亞團隊證明了量子優勢在工業場景的可行性，這或將引發全球半導體設計范式的變革�！� 隨著臺積電、三星等巨頭加速3納米以下制程競爭，CSIRO的突破為行業提供了替代技術路線。研究團隊透露，其開發的自適應量子核算法已應用于金屬納米粒子傳感器陣列，實現污水監測數據的高效壓縮，進一步拓展量子機器學習的工業邊界。 目前，該技術已引發英特爾、ASML等企業的密切關注。澳大利亞政府同步宣布將追加投入，支持量子芯片中試線建設，力爭在2030年前建成全球首個量子半導體制造創新中心。這場由量子計算驅動的產業革命，正重塑人類對微觀世界的操控極限。 |
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