博一连发两篇PRL!他用学科融合感知量子信息的奥秘
“港科广er说”
信息枢纽人工智能学域
2023级博士生朱成开

量子计算是21世纪最有前景的前沿科技之一。相比传统计算机只能处理“0”和“1”两种状态,量子比特(qubit)可以同时处于“0”和“1”的叠加态,利用量子的叠加性、纠缠性、相干性等,可用于完成许多传统计算机无法完成的任务,为算力要求高的特定行业,以及探索基础科学提供问题解决方案,对于化学、材料科学和物理学等领域的研究具有重要意义。
谈起量子技术,不少人第一时间会想到科幻作品中的经典情节——通过“量子领域”实现的星际穿越或时空旅行。诚然许多技术的应用还是遥不可及的梦想,但人类仍向着星辰大海一步步前行,这其中就有我们本期“港科广er说”的主人公——朱成开。不久前,他在信息枢纽人工智能学域副教授王鑫老师的指导下以第一作者身份在国际顶级物理期刊《物理评论快报》(Physical Review Letters)接连发表两篇文章,揭示团队在量子信息处理领域取得两项重要进展。
博一新秀,连发两篇顶刊
Q:请先做个简单的自我介绍吧!
大家好!我叫朱成开,来自浙江省衢州市。本科就读于中国农业大学数学与应用数学专业,后在中国科学院大学网络空间安全学院选择了信息安全与量子计算方向,并完成硕士研究生阶段的学习。
量子计算的一大用途就是破解密码。读研期间,我开始接触量子计算和密码学,并于百度量子计算研究所实习,参与了量子信息方向的科研项目、接触了量子机器学习软件的开发,这段经历让我意识到人工智能与量子信息结合的广阔前景,也坚定了我投身这一领域的决心。
Q:在读博的第一年,你就在《物理评论快报》接连发表两篇文章,可以和大家浅谈下你的研究成果么?
我在博士的第一年主要针对量子信息处理领域的基础问题开展了研究,很幸运能为这一领域做出自己的小小贡献。在王鑫老师的指导与合作下,与课题组多位成员刘志平、莫垠、陈俣翱、朱成鸿一起完成这两篇文章。
第一篇论文中我们主要关注量子态分辨这一经典且关键的量子信息处理任务,简单来说,该任务的目标是给出一个能判断处于未知量子态是A,还是B的最优方案。我们的工作探究了“量子魔态资源”在这个任务中所扮演的独特角色。其中,魔态资源是近些年来帮助人们理解量子优势的一个至关重要的量子资源,人们主要关注了它在量子计算中的应用。我们揭示了它其实在量子态分辨这个信息处理任务中,同样扮演了重要的角色,并与量子纠缠在这个任务中的角色有许多有趣的异同点。我觉得这是非常有意思的一个现象。

第二篇论文提出了一个采样通用量子电路用于计算和信息处理的框架。根据形状和性质,我们也称其为“虚拟量子梳”,它本质上是量子梳框架的拓展,最初,我们注意到许多量子任务中都受到了量子力学原理性的限制,在平时科研过程中会想这些限制是不是真的在任何情况下都无法突破呢?最终考虑了最一般的量子操作与经典后处理合在一起,借助最优化理论发现了一些新的有趣的现象,形成了这个框架。在这一框架下,我们能够对一些未知的量子过程进行逆转,从而对一些量子错误缓释、量子算法的设计都能有新的启发。

交叉融合,寻得新的可能性
Q:国内有许多研究量子技术的知名高校,为什么选择来港科大(广州)读博?
之所以选择来港科大(广州)读博主要出于两方面原因:一是因为校长倪明选教授提到学校以融合学科为特色,为高质量发展提供新动能。我感兴趣的量子信息与量子计算领域正是典型的融合学科,和学校的教学理念非常契合。
二是希望能跟随我的导师王鑫老师的脚步,在量子信息、量子计算领域取得更多突破性进展。我与王鑫老师相识于百度量子计算研究所期间。从研一实习遇到他,到现在成为他的博士生,王老师不仅指导我的科研进步,更在工作生活的各个方面,潜移默化地影响着我。

Q:你是如何找到并确定自己的科研方向的?
我目前的研究兴趣集中在量子信息和人工智能的交叉领域,这也是当前国家战略需求的一个重要组成部分,在当中我找到了自己感兴趣的量子信息方向。量子计算能为经典机器学习算法带来新的思想和范式;另外,机器学习和优化技术也为量子系统的控制、纠错提供了新路径。
关于机器学习与量子计算结合
朱成开认为,机器学习与量子计算的结合就可以体现在两方面。一是在量子计算机上跑机器学习,将经典机器学习算法推广到量子版本;二是用经典的机器学习方法去解决一些量子信息领域的问题。因为量子信息里面有很多问题都没有被解决或理解,还有很多开放的问题。现在,我们有了更先进的经典的算法,可能也可以去解决那些信息论里面那些古老的问题。
目前,国内这一领域的研究团队在逐步变多,大家的合作交流也逐步加强。探索这条科研道路,其实是个动态调整的结果——这当中离不开老师的指引,在研究中寻找兴趣,获得正反馈或负反馈,不断探索迭代,从而确定适合的研究方向。
选择之外,仍有选择。比如我本科阶段选择了学习数学专业,这是兴趣使然,也是对未来的一种待定,我希望能从数学的学习中打好基础,而不是过早为自己“塑形”。
数学,让我在未来遇见更多可能性。

事实上,港科大(广州)对本科生的教育模式也有此考量。本科生入学后,前两年不分专业,主要进行本科通识课程和专业基础课程学习,学生在大二学期结束时进行专业选择。
科研人到底做什么,以及他们的日常又是怎样的状态?在真正步入研究生学习之前,我并不知道答案。这个暑假,我们组来了一名新成员——一位大一本科同学。他通过“本科生科研项目”加入我们,而我恰好成为他的科研项目助教。与他携手完成项目时,我突然意识到开设这一项目的必要性——本科同学可以很早接触到科研工作者的日常工作,与我们一同参加领域内各类国际会议,这对于有志投身科研事业的学生而言,是非常难得的机会。
Q:如何看待跨学科科研?你认为,自己的研究方向未来在社会中将扮演怎样的角色?
我深感当今很多前沿科学都是跨学科的产物,学科交叉融合能产生"1+1>2"的奇妙化学反应。
而我的研究方向——量子人工智能,一方面我们希望用经典的机器学习方法去解决量子信息领域的诸多困难问题,促进量子信息技术的发展;另一方面,我们很期待在量子计算机上发展新型的机器学习算法,利用量子信息处理的独有特点,进一步赋能人工智能技术。
量子计算是典型的融合学科,涉及物理、数学、计算机等学科知识的交叉融合。我相信量子人工智能作为一个崭新的研究方向,会在未来的量子计算产业中扮演重要角色,对基础科学研究、社会经济、科技创新、国家安全等方面产生深远影响。
Paper是作品,而非作业
Q:在完成科研工作的过程中,总有各种困难,是什么支撑你不断前行?
在完成研究的过程中,最大的挑战是如何在遇到瓶颈的时候坚持下去,而团队成员之间的勉励、支持与配合,不断形成正反馈是我前行的动力。
此前工作中,我们的科研工作也并非一帆风顺。在工作初步完成后,我们会将一份预印本上传到arXiv的网站上。这个网站,类似科研界的“小红书”,每个人都可以一窥即将新鲜出炉的研究成果。
你知道,地球是圆的、各地时区不同,日本的朋友最先起来,发邮件给我们论文提了意见。紧接着,一位欧洲的朋友起床,为我们送上邮件“惊喜”——“在其他相关的工作中出现过与你们类似的想法。”
这个小插曲,虽然一开始让我们措手不及、十分沮丧,但也让我深切地意识到了科研不易,更吸取了教训:必须十分严谨地面对学术、面对科研,不可有一丝丝的松懈和想当然。
此次刊登在《物理快报》的论文“Reversing Unknown Quantum Processes via Virtual Combs: for Channels with Limited Information”,背后亦是充满曲折。依稀记得项目刚开始时,我兴致勃勃,但后来一度发现是自己想简单了,找不到可以继续深挖的研究点。某一天,在想要放弃的边缘,我和合作者正随手跑着一些实验,竟突然在实验现象中发现了新的方向,这让我们很欣喜。我们大家经常会在线上线下分享自己的想法,王鑫老师也往往可以对我们的想法和建议进行把关,抓住重点和主线,减少弯路。正是这种团结协作的氛围,推动科研之路持续发展。因为,我们会把完成的“paper”,看成一件由我们共同精心雕琢的作品,而不是导师布置给每个人的一项作业。
交流讨论对于融合学科和理论研究有很重要的促进作用,课题组开放的讨论氛围和交叉的学科背景为量子计算提供了很好的研究环境,我们经常一起在会议室讨论,相互启发。遇到关键点,王鑫老师也会在会议室和我们一起讨论和推进项目,直到深夜。
目前,我所在港科大(广州)的量子人工智能研究课题组已经活跃在领域内的各种国内、国际的学术会议和论坛,不断形成的正反馈能支撑我时刻保持最佳状态。
Q:你觉得王鑫老师对你影响最大的一点是什么?
恩师亦是挚友。王老师对我最大的影响在于他为人师表、以身作则。他并非对我提出明确的要求,安排我每天必须要完成什么工作,而是通过完成他自身的工作,展现很强的时间管理能力、严谨的治学精神,以及对科研的极致热情。学习最快的方式就是模仿:每天都能接触到这样一位老师,我就会开始模仿他的科研与工作经验,逐步建立起高效的科研工作流,并在这一过程中,遇见更优秀的自我。

在他的影响下,我们课题组形成了严谨的科研要求,每周会撰写科研笔记,和老师同步科研进展、技术积累,收敛思维并作下一阶段的计划。
生活上,王老师平易近人,关爱学生。他会和我们分享他的求学经历和体会,在各个方面鼓励我们,不仅在科研路上引导我们如何培养自己的科研兴趣,也会鼓励课题组通过打篮球、羽毛球、团建等方式劳逸结合,舒缓科研中遇到的压力。
兴趣牵引,探索潜力之无限
Q:现在你也有机会带本科生完成科研项目,你是怎么做的呢?
作为项目助教,指导本科生推进他们暑期科研项目时,我也会不自觉地以王鑫老师的教学方式,来引导学生。做科研遇到瓶颈的时候,王老师会回到一些从简单的例子出发,或者一些非常特殊的例子出发。这时,你可能会获得一些结果。这些结果可能是非常简单的,但是会给你正反馈——暗示自己绝对不是什么都做不出来,你起码可以做出成效、有所发现的。
我会以同样的方式带本科生完成项目,让他尝试从一些非常简单的科研问题入手。过程中也惊喜地发现,当问题解决后,学生会获得正反馈,将更有兴趣解决更深奥的问题。从一个简单的例子出发,他也可以学到更多理论,研究更复杂的问题。
这不仅是师道的传承,更是港科广人对科研的热爱与坚守。
Q:在港科大(广州)就读已有一年光景,和我们谈谈就读体验吧?未来的博士生生涯有什么规划么?
入学港科大(广州)一年以来,我感受最深的,是这里无处不在的科研氛围和创新创业精神。学校提供的软、硬件资源都让我们的科研生活十分有保障。

左:朱成开的导师 人工智能学域副教授 王鑫
中:Richard Jozsa,皇家学会院士,欧洲科学院院士,剑桥大学教授,量子计算和量子信息领域的知名学者和先驱之一,他是最早展示量子计算指数级优势的多伊奇-乔萨算法的合著者,也是量子隐形传态的共同发明者之一。
右:人工智能学域博士生 朱成开
现在,我每天的时间主要用在研究项目上,也会参加一些学术会议。在导师和学校的资助下,我于第一学年参加了在英国爱丁堡大学举办的量子计算会议QCTiP,参加了合肥国家实验室举办的量子信息青年论坛,以及在日本北海道大学举办的AQIS2024。这些会议经验是快速扩展视野,增强与国内外专家学术交流,了解新兴方向的进展,以及算法、软件、硬件、产业各个方面的前沿的绝佳途径,帮助我更好地朝着世界最先行的学术方向前进。

未来几年,我计划继续潜心钻研量子信息与人工智能理论,争取取得更多原创性成果。毕业后,我期望能继续在量子科技领域深耕,成为一名世界一流的科研工作者。如果有机会,我还期待能到世界顶尖的研究机构从事博士后研究,进一步拓宽研究视野、提升研究水平,在一个重要的方向上不断深入直至突破。
Q:新学期已经开始了,可以向后辈们分享下你的科研经验、建议么?
在完成科研的过程中,要坚持自己喜欢的事,想办法把热爱变成事业。换句话说,我们一定要对自己做的内容感兴趣,搞明白自己为什么要学这个专业、为什么要做这个项目。
另外,也欢迎准备深造的朋友来港科大(广州)。首先,这里有一流的师资力量和科研平台,诸如量子计算、人工智能、数据科学、智能制造、先进材料等前沿学科与重要发展方向,为我们提供探索交叉学科和培养国际化视野的路径。其次,学校全方位的支持,能够让学生全身心投入学习研究。