量子神經形態系統突破極限！複雜問題最佳解一鍵搞定

華盛頓大學麥凱維工程學院副院長Shantanu Chakrabartty教授指出，解開3x3魔術方塊其實很簡單——只要記住步驟按表操課就行。這種程式性問題正是傳統電腦的強項，但現在，他的團隊開發出能突破程式限制的革命性工具，從物流最佳化到藥物研發都能開創新解方。

這項刊登於《自然通訊》的研究成果名為NeuroSA，其靈感來自人類神經生物學運作模式，卻巧妙結合量子力學行為，不僅保證能找到最佳解，可靠度更勝現行頂尖方法。該跨校合作計畫源自Telluride神經形態與認知工程研討會，由Chakrabartty與電機工程系研究生Zihao Chen共同領軍。

「我們要突破傳統機器學習框架，」Chakrabartty強調：「NeuroSA專攻機器學習最艱難的『發現』問題，也就是找出前所未見的新解法。」其核心技術採用Fowler-Nordheim量子穿隧退火器，能高效探索解空間，被團隊稱為「秘密配方」。

這種神經形態架構模擬大腦神經元與突觸結構，但搜尋行為由量子退火器主導。Chakrabartty比喻：「就像在校園找最高建築，何時該轉換搜尋區域？這種神經與量子的關鍵橋接，正是NeuroSA的威力所在。」即便複雜問題需耗時數週，系統仍保證終能找出解方。

研究團隊已與SpiNNcloud Systems合作，在SpiNNaker2神經形態計算平臺實現NeuroSA，證實其商業可行性。未來應用範疇將擴及供應鏈管理、製造業物流最佳化，甚至透過蛋白質折疊與分子構型分析加速新藥研發。

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