訊息公告

【人工智慧跨域研究中心訊】

今年全球迎來「國際量子年」，臺灣也同步響應。於2025年4月14日發行量子主題郵票，以抽象視覺紀念黑體輻射、光電效應與疊加態等量子現象，說明量子科學近年來的重要性。為此，國立政治大學人工智慧跨域研究中心（AI中心）於2025年5月8日舉辦AI跨域系列講座，特邀本校應用物理所許琇娟副教授以「近期量子電腦上的應用：探測量子糾纏以及求解最佳化問題」為題，從基本理論切入，介紹量子電腦的技術架構、實作挑戰與應用潛力，並說明量子運算於現代社會的重要性與未來發展方向。

模擬量子系統與量子電腦實踐困境
許琇娟副教授首先指出，量子電腦與古典電腦最大相異處在於其運算單位「量子位元」（Qubit），不同於古典電腦只能是0或1，量子位元能同時處於兩者的疊加狀態，並透過量子糾纏建立位元之間的深層關聯，使其能以指數級速度處理複雜的計算任務。許琇娟副教授也回顧歷史，提到1982年物理學家Feynman首先提出若要模擬自然界的量子系統，可建造量子電腦來模擬量子系統的來實現此想法。然而要實踐量子現象並非易事。

基於閘與量子退火技術 各具應用場景
許琇娟副教授進一步說明，現今量子電腦大致分為兩種路徑：其一是「基於閘」（Gate-Based）的設計，與古典電腦邏輯架構相似，由一系列量子閘操作構成；另一則是「量子退火」（Quantum Annealing），透過改變系統總能量，引導系統自然趨向最低能態，以解決如排程、交通網路等組合最佳化問題。無論何種技術，量子裝置都必須在極低溫與高真空下運作，目前仍屬實驗階段，所需的裝置龐大，穩定性也有待提升。

目前正處於「NISQ時代」（Noisy Intermediate-Scale Quantum），這代表量子電腦的規模尚未達到普遍商用等級，且容易受到環境雜訊干擾。即便已有百位元以上的量子電腦問世，但若要進行穩定運算，仍需透過大量物理位元組成一個邏輯位元，並結合量子糾錯技術以克服雜訊影響。

繪圖處理器 (GPU) 不僅在近年來廣泛應用於加速人工智慧 (AI) 的發展，現在也被NVIDIA等公司巧妙地運用於加速模擬邏輯閘式量子電腦。許琇娟副教授指出，NVIDIA 的方法很聰明，它們不直接製造量子位元，而是與其他量子電腦公司合作，利用其 GPU 的強大運算能力來進行量子模擬，有助於研究人員和開發者在當前物理硬體限制下探索量子演算法和應用，也反映近期量子電腦不完美的這個時期充滿了機會。

研究實作推進 量子糾纏探測與電網最佳化應用
關於現階段的應用，許琇娟副教授也分享自己團隊目前的兩項研究進展：首先是使用IBM雲端量子電腦探測量子糾纏，藉由量子理論中的純度(Purity)指標測量量子位元間的糾纏程度。儘管現有裝置易受雜訊干擾，但仍能反映出量子現象的潛能，團隊已將此演算法開源，並取得以糾纏強度評估量子效能的臺灣專利，目前正在往申請美國專利的方向邁進。另一項研究則應用在電網最佳化上，透過將電網分群問題轉化為量子退火形式，在Fujitsu的模擬器中成功完成台電84個節點的測試。此外團隊也曾使用D-Wave的量子處理器進行小規模測試，雖結果尚未成熟，但已展現量子退火的實作潛力。

許琇娟副教授指出，儘管目前量子電腦仍無法全面取代古典高效能電腦，其最大潛力在於能在極短時間內解出複雜問題，尤其在密碼學、物流、交通控制等領域，許琇娟副教授預見，未來一旦技術成熟，將可能徹底改變整個運算與基礎設施的邏輯。由於量子計算對操作環境要求極高，未來將主要透過雲端平台提供遠端存取，而非直接內建於日常裝置中。

未來實驗與創新的黃金時期
講座最後，許琇娟副教授直言:「現在的量子電腦雖然不完美，但正因如此，才是充滿機會的時刻。」儘管量子運算仍處於雜訊干擾與規模限制並存的階段，但在特定問題類型中已展現獨特優勢。在這條尚未平坦的道路上，每一次實驗、每一次運算錯誤的修正，都是為了讓未來的量子技術能真正接軌日常，成為解決實際問題的解方，而不再只是理論上的可能。

AI中心吳怡潔助理教授開場引言。 (照片來源：AI中心)

近期量子電腦上的應用講座開場。 (照片來源：AI中心)

本場講座參與師生。 (照片來源：AI中心)

本場講座參與師生。 (照片來源：AI中心)

許琇娟副教授介紹世界量子日與量子科學技術發展。 (照片來源：AI中心)