澳大利亚科学家全球首创量子机器学习驱动半导体技术
发布时间：2025-7-4 14:52
发布者：eechina
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澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）携手国际科研团队，在量子技术与半导体制造的交叉领域取得里程碑式突破。其开发的量子机器学习（QML）模型成功应用于半导体设计流程，首次实现量子技术对传统芯片制造工艺的优化。这一成果标志着全球首个基于量子技术的半导体解决方案正式问世，相关研究发表于《Advanced Science》期刊。 量子核学习破解小数据建模难题 半导体制造中，欧姆接触电阻的精准建模是提升器件性能的关键环节，但传统方法受限于高维参数空间与实验数据稀缺的矛盾。CSIRO团队开发的量子核对齐回归器（QKAR）通过5个量子比特实现特征提取，创新性地结合浅层泡利-Z特征映射与可训练量子核对齐层，在仅159个氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）样本的条件下，将欧姆接触电阻建模的平均绝对误差降至0.338Ω·mm，较经典机器学习模型提升显著。 研究团队通过制造新型氮化镓器件验证模型泛化能力，发现量子核谱分析可捕捉经典方法遗漏的非线性关联。论文第一作者王泽恒博士指出：“量子机器学习在高维小数据场景中展现出独特优势，其通过量子态叠加与纠缠特性，天然具备处理复杂特征交互的能力，为半导体工艺优化开辟了新路径。” 跨学科协作攻克技术壁垒 该突破得益于全球科研力量的深度协同。北京大学、松山湖材料实验室及香港城市大学提供关键实验数据集，墨尔本大学与Quantum Motion参与量子算法设计，米兰大学、格拉纳达大学及东京大学联合验证量子编码的容错性。研究特别采用与当前含噪中等规模量子（NISQ）硬件兼容的电路架构，确保技术可落地性。 CSIRO量子技术主管表示：“我们正与商业量子计算服务商合作，利用更高性能的量子处理器拓展应用场景。未来三年，量子机器学习有望在传感器数据压缩、医疗影像分析等领域实现商业化突破。” 重塑全球半导体产业格局 此项技术已通过新器件实测验证，可显著降低先进制程的研发成本与周期。据行业分析，量子建模技术将使2纳米以下芯片的参数优化效率提升，特别适用于AI加速器、光子芯片等复杂结构设计。英国《自然》杂志评论称：“澳大利亚团队证明了量子优势在工业场景的可行性，这或将引发全球半导体设计范式的变革。” 随着台积电、三星等巨头加速3纳米以下制程竞争，CSIRO的突破为行业提供了替代技术路线。研究团队透露，其开发的自适应量子核算法已应用于金属纳米粒子传感器阵列，实现污水监测数据的高效压缩，进一步拓展量子机器学习的工业边界。 目前，该技术已引发英特尔、ASML等企业的密切关注。澳大利亚政府同步宣布将追加投入，支持量子芯片中试线建设，力争在2030年前建成全球首个量子半导体制造创新中心。这场由量子计算驱动的产业革命，正重塑人类对微观世界的操控极限。 |
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