量子運算新突破！圖形演演算法讓資料前處理快85%

量子電腦在計算化學與高速網路等關鍵領域展現驚人潛力，但與傳統電腦截然不同的運作方式，讓科學家必須重新思考如何「餵養」資料才能發揮最大效能。現在，美國能源部旗下太平洋西北國家實驗室(PNNL)的研究團隊開發出一套革命性演演算法，能將量子系統的資料前處理時間大幅縮減85%。

這項名為「Picasso」的創新技術，靈感來自畫家畢卡索對色彩的運用。研究團隊採用圖形著色(graph coloring)技術，成功解決量子運算中最棘手的瓶頸問題——即使處理規模比現有工具大50倍的複雜問題，依然能保持高效運作。

「量子運算雖快，但資料前處理正是當前最大障礙。」PNNL人工智慧中心領導團隊成員Mahantesh Halappanavar解釋：「我們開發的新方法，能將問題重新包裝成量子電腦容易處理的形式。」

研究團隊在測試大型氫模型系統時，面對超過200萬個量子元素(Pauli strings)和兆級運算關係的挑戰。傳統工具通常只能處理數萬個Pauli strings，但Picasso演演算法僅用15分鐘就完成運算，同時減少85%的計算負載。

關鍵在於團隊開發的「集團分割」(clique partitioning)技術。就像搬家時要將物品有效率地裝箱，研究人員將相似資料分組處理，僅需原始資料的十分之一就能獲得精確結果。第一作者S M Ferdous表示：「我們用圖形分析呈現海量資料，大幅降低計算需求。」

這項突破性研究已發表於2024年IEEE國際平行與分散式處理研討會(IPDPS)，並獲GitHub開源分享。團隊更開發AI輔助工具，幫助使用者平衡計算資料量與記憶體需求的取捨。

展望未來，研究人員相信Picasso能擴充套件到需要100-1000個量子位元(qbit)的前沿系統，為量子運算的實際應用鋪平道路。正如Bo Peng博士所言：「量子運算不是即插即用，我們的演演算法正是讓傳統與量子計算無縫接軌的關鍵工具。」

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