得益于伦敦帝国理工学院的突破性进展，量子计算这项看似遥不可及的未来技术正一步步迈向现实。量子工程、科学与技术中心（QuEST）的研究人员在一次国际顶级会议上荣获最高荣誉，展示了他们在将量子力学与人工智能相结合方面取得的重大进展。

这些屡获殊荣的项目——涵盖了从更精准的台风预报到分布式量子神经网络的开发——并非仅仅是理论探讨；它们代表着构建实用、可扩展的量子人工智能系统的关键一步，这些系统有望彻底革新天气预报和高级计算等领域。这一荣誉巩固了帝国理工学院在这一快速发展领域的前沿地位，并凸显了合作创新的重要性。

帝国理工学院研究人员荣获量子力学最高奖项

伦敦帝国理工学院的研究人员在享有盛誉的IEEE量子计算与工程国际会议（QCE25）上荣获最高荣誉，巩固了该校在蓬勃发展的量子人工智能集成领域的领先地位。路易斯·陈博士及其同事凭借题为“用于台风轨迹预测的量子增强参数高效学习”的研究，荣获IEEE量子技术社区杰出技术论文奖，并被评为量子应用领域最佳论文。这项研究充分体现了该团队致力于将理论进展与实际应用相结合的决心。与此同时，另一篇由梁建基教授领导的分布式量子计算（DQC）项目成果——“分布式量子神经网络”——荣获光子量子计算进展领域第二佳技术论文奖。这一成功建立在最近一次分布式量子神经网络在混合高性能计算环境中运行的演示之上，该演示由帝国理工学院、ORCA Computing 和波兹南超级计算与网络中心合作完成，并在 NVIDIA 的公告中重点介绍，展示了将量子和人工智能技术集成到现代数据中心的模型。

量子人工智能协作驱动创新

量子计算与人工智能之间蓬勃发展的合作正在推动重大创新，伦敦帝国理工学院量子工程与技术中心（QuEST）近期的成就便是最好的例证。由路易斯·陈博士领导的研究团队在IEEE国际量子计算与工程会议（QCE25）上荣获最高荣誉，他们运用量子原理解决现实世界挑战的研究成果脱颖而出；其论文《基于量子增强的台风轨迹预测参数高效学习》荣获杰出技术论文奖。与此同时，由梁建强教授领导的“分布式量子神经网络”项目荣获最佳技术论文奖第二名。这项工作超越了理论层面；该团队成功演示了在混合高性能计算环境中运行的分布式量子神经网络——该环境集成了光子量子处理器和NVIDIA人工智能超级计算——并在NVIDIA关于英国人工智能基础设施的公告中得到重点介绍。该合作模式由 QuEST 种子基金支持，并由 ORCA Computing 和波兹南超级计算与网络中心参与，预示着量子计算和经典计算将在未来融合，加速医疗保健等领域的进步，并解决复杂的计算问题。

混合系统展示了可扩展学习能力

伦敦帝国理工学院QuEST中心近期取得的进展展示了一条通过混合量子-经典系统实现可扩展学习的途径。由路易斯·陈博士和梁建强教授领导的研究团队，已成功构建并运行了一个分布式量子神经网络，该网络将ORCA Computing公司的光子量子处理器与NVIDIA位于波兹南超级计算与网络中心的AI超级计算基础设施相结合。该项目在IEEE量子计算与工程国际会议上荣获多项奖项，展现了跨越地理位置分散节点的深度学习能力——这是实现实用量子机器学习的关键一步。NVIDIA在其关于英国AI基础设施的公告中重点介绍了这一成果，该成果标志着在现代数据中心中集成量子和AI技术的一个典范。目前的研究重点是将这些能力扩展到医疗保健领域并解决复杂的计算问题，这进一步巩固了帝国理工学院致力于构建未来量子与经典协同计算的承诺。