科学家提出了一个用量子技术进行复杂系统建模的革命性方案。科学家们已经在量子技术方面取得了重大进展，可以通过一种准确、有效的方法进行复杂系统建模，这种方法需要大大减少内存使用。复杂系统在我们的日常生活中扮演着重要角色，无论是预测交通模式、天气预报，还是理解金融市场。然而，准确预测这些行为并做出明智决策依赖于存储和追踪远古事件中的大量信息，这个过程带来了巨大挑战。目前使用人工智能的模型每两年的内存需求增加了一百倍以上，通常涉及数十亿甚至万亿个参数的优化。如此巨大的信息量导致了一个瓶颈，我们必须在内存成本和预测准确性之间进行权衡。来自曼彻斯特大学、中国科技大学、新加坡国立大学量子技术中心和南洋理工大学的合作研究团队提出，量子技术可以提供一种缓解这种抉择的方式。该团队已成功实施了可以以仅一比特内存模拟一系列复杂过程的量子模型，大幅降低了内存需求。这种发展发表在《自然通讯》杂志上，代表了在复杂系统建模中应用量子技术的重大进步。埃利奥特博士表示，“这种方法的一个好处是，通过尽可能少地利用量子比特作为内存，我们可以更接近未来量子技术的实际应用。”他还说，“我们可以利用空出来的额外量子比特来帮助缓解量子模拟器中的错误。”科学家们表示，他们的研究为进一步探索提供了机会，比如研究量子建模相比经典模型在散热方面的优势，并且该工作还可能在金融建模、信号分析和量子增强神经网络等领域找到潜在应用。他们的下一步计划包括探索这些联系，并将他们的工作扩展到高维量子记忆。
