世界首次!量子模型架构改写芯片制造未来:突破0和1传统运算
时间:2025-07-04 | 作者: | 阅读:07月4日消息,众所周知,半导体制造极具挑战性。这是现代工程中最复杂的之一,因为需要极高的精度,并且涉及数百个步骤,例如蚀刻和分层,即使是制造单个芯片也是如此。
然而,澳大利亚国家研究机构联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 的研究人员利用量子机器学习制造半导体,这在世界上尚属首次。他们的研究可能会彻底改变芯片的制造方式。
据报道,近日,上述研究团队开发出一项具突破性的半导体制程技术,首次成功应用量子机器学习(Quantum Machine Learning, QML)来建构工艺模型,不仅提升了制造的精准度与效率,还有望降低芯片生产成本。
传统的半导体工艺非常繁琐,从光罩、蚀刻到堆叠,每颗芯片需经历数百个步骤才能完成。 一般方法需要大量数据才能训练出有效模型,但当数据有限时效果会明显下降。
研究团队此次开发的QKAR(Quantum Kernel-Aligned Regressor)架构,将量子计算与传统机器学习相结合。量子机器学习运用量子态特性,能抓住更复杂的数据关联性,在小样本条件下依然表现出色,目前QKAR的表现超越了七种传统机器学习算法。
量子计算机中的量子位运作方式,与传统计算机以0和1为基础的位截然不同。 量子位元运用的是量子力学中的叠加原理,能同时处于0与1的状态,使得运算结果能涵盖更多变量与可能性。
尽管量子机器学习目前仍处于研究与实验阶段,若能突破技术问题,有望打破传统芯片因尺寸微缩所带来的限制,为半导体产业带来全新制程模式与技术转型契机。
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