在一个标志着量子技术关键成长的突破中，人工智能现在被用来理解和表征量子系统的巨大复杂性——将曾经难以处理的现象转变为可分析甚至可预测的现象。而其影响超越了学术上的兴趣：掌握这种复杂性对于推进量子硬件、验证性能以及在加密、材料发现和制药等领域部署量子应用至关重要。

一项来自Quantum Zeitgeist的新研究突出了人工智能——特别是深度学习和语言模型——如何近似大规模复杂量子系统的状态，绕过长期困扰物理学家的指数级扩展障碍。

研究人员正在利用传统机器学习、深度神经网络甚至语言模型来预测物理属性（如磁化和熵），并充当完整量子系统的“替代模型”——这些捷径绕过了量子态数据的指数级爆炸。

在arXiv上的一份配套报告中，“人工智能在表示和表征量子系统中的应用，”将这些进展分为三个相互关联的人工智能范式——机器学习、深度学习和基于变换器的模型——并认为每种方法在优化算法、基准量子设备和探测复杂物质相等任务中都带来了独特的优势。

为“Q日”做好准备

足够强大的量子计算机能够模拟大型系统，威胁到当今数字经济的加密基础。大多数区块链、银行和安全通信仍依赖于RSA和椭圆曲线方法，一旦量子机器达到规模，这些方法可能会被破解。人工智能在加速量子表征中的作用缩短了这一时间表，增加了行业在所谓的Q日到来之前采用后量子加密的压力。

当专家警告关于Q日——量子计算机能够打破今天的加密时，他们并不是在沉迷于科幻小说。来自Post Quantum的2025年分析预测，能够破解RSA-2048的机器可能在2030年到来，前后可能有两年的误差，而英国的国家网络安全中心则敦促公司在2028年之前开始迁移到量子安全系统，并在2035年前全面采用。

最近的一项行业调查描绘了一个更加严峻的图景，61%的安全专业人士认为现有加密在短短两年内可能会受到威胁，另有28%的人预计在三到五年内会出现漏洞。

更为谨慎的预测将危险延后，建议到2034年只有四分之一的机会发生泄露，但警告称到2044年这一概率将攀升至近80%，根据网络安全公司Capture the Bug的说法。

人工智能如何加速量子时代

随着系统的增长，传统方法如量子断层成像或模拟迅速变得无望地缓慢。人工智能提供了一条捷径，在模式识别上更为优雅地扩展，解锁了对曾被视为不可理解的系统的洞察。

准确的表征是构建可靠量子硬件和软件的前提。例如，德国公司IQM刚刚获得了一笔3.2亿美元的美国主导投资——标志着其进入基于云的量子比特机器生产，并强调了对量子系统的需求，这些系统的性能必须是可证明的。

在澳大利亚，研究人员使用了一种量子机器学习方法——称为量子核对齐回归器（QKAR）——来建模半导体制造中的关键因素。结果是：即使在小数据集上，准确性比经典方法提高了20%。

除了ESPRIT法则或Neven的双指数法则——描述了量子计算能力可能比简单的指数趋势增长得更快——人工智能工具可能是推动者，将原始量子数据转化为我们可以采取行动的信息。

结论

量子计算的承诺——指数级问题解决、不可破解的加密、变革性的药物和材料发现——依赖于一个被低估的能力：理解机器在做什么。人工智能不仅仅是实验性的助手；它正成为全球量子雄心的重要解释者和推动者。

随着资金激增和应用增多，未来不仅是量子——而是基于人工智能的量子。这可能是最终将理论转化为变革的关键。

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