币币情报道：
近日，一项突破性进展表明，量子技术正迈向成熟，人工智能（AI）在掌握和表征复杂量子系统方面发挥了重要作用。这一成果不仅推动了学术研究，还为量子硬件开发、性能验证以及量子应用的实际部署铺平了道路，尤其是在加密、材料科学和制药领域。
新研究《量子时代精神》指出，人工智能（特别是深度学习和语言模型）能够近似模拟大规模复杂量子系统的状态，从而克服长期困扰物理学家的指数扩展难题。
研究人员利用传统机器学习、深度神经网络甚至语言模型，成功预测了磁化强度和熵等物理特性，并构建了完整的量子系统“替代模型”，避免了量子态数据的爆炸式增长。
arXiv 上的配套报告《用于表示和表征量子系统的人工智能》将这些进展分为三大人工智能范式——机器学习、深度学习和基于变换器的模型。每个范式都为优化算法设计、量子设备基准测试和物质相探测提供了独特优势。
为“Q日”做好准备
随着量子计算机规模的扩大，其模拟大型系统的能力可能颠覆数字经济的密码学基础。当前，大多数区块链、银行和安全通信依赖于RSA和椭圆曲线加密方法，但一旦量子计算机达到一定规模，这些加密方法将面临被破解的风险。人工智能通过加速量子表征缩短了这一时间线，进一步加大了各行业在“量子日”（Q-Day）到来前采用后量子密码学的压力。
专家警告称，“Q日”并非遥不可及。Post Quantum 的 2025 年分析预计，最早在 2030 年就可能出现能够破解 RSA-2048 的量子计算机，前后两年内可能性较高。英国国家网络安全中心敦促企业到 2028 年开始迁移到量子安全系统，并在 2035 年全面完成过渡。
最近的一项行业调查显示，61% 的安全专家认为现有加密技术可能在短短两年内被破解，另有 28% 的专家预计破解将在三到五年内实现。
网络安全公司预测，到 2034 年发生数据泄露的可能性仅为四分之一，但到 2044 年，这一概率将攀升至近 80%。捕获 Bug.
人工智能如何加速量子时代的到来
随着量子系统规模的扩大，传统的量子断层扫描和模拟方法变得极其缓慢。人工智能提供了一种更高效的捷径，通过模式识别揭示复杂系统的奥秘。
准确的量子系统表征是构建可靠量子硬件和软件的关键前提。例如，德国量子计算公司 IQM 近期筹集了 3.2 亿美元，标志着其在云端支持的量子比特机器生产领域的扩张，并凸显了市场对性能可验证量子系统的兴趣。
在澳大利亚，研究人员采用一种名为量子核对齐回归器（QKAR）的量子机器学习方法，用于模拟半导体制造中的关键因素。结果表明，即使使用极小的数据集，其准确率也比传统方法提高了 20%。
此外，人工智能工具还可以帮助将原始量子数据转化为可操作信息，助力实现 ESPRIT 定律或 Neven 的倍增指数定律所描述的量子计算能力快速增长。
底线
量子计算的前景——指数级问题解决能力、牢不可破的加密技术、变革性的药物和材料发现——离不开一个核心能力：理解量子机器的运作方式。人工智能不仅是实验助手，更是实现量子雄心的重要解释者和推动者。
随着资金投入激增和应用场景增多，未来的量子计算将不仅仅是量子本身，而是由人工智能赋能的量子技术。这或许才是将理论转化为实际变革的关键所在。
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