清华计算双“王炸”登Nature，类脑芯片取得重大突破，量子模拟打破国际纪录
清华计算双“王炸”登Nature，类脑芯片取得重大突破，量子模拟打破国际纪录
2024年5月31日，清华大学在计算领域取得两项重大科研突破，相关成果同时发表于国际顶级学术期刊Nature。其中，精密仪器系类脑计算研究中心施路平教授团队研制的世界首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”更是登上了Nature封面。
同一天2篇Nature！清华大学面向类脑计算、量子计算的两项最新科研成果同时发表于国际学术顶级期刊Nature。
类脑互补视觉感知芯片“天眸芯”
这已经是该团队继异构融合类脑计算“天机芯”后第二次登封Nature，标志着我国在类脑计算和类脑感知方向均取得基础性突破。
“天眸芯”研究团队合影
世界首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”：高速、高精度、高动态视觉感知
在无人驾驶、具身智能等智能无人系统中，视觉感知是获取信息的核心途径。但在复杂多变且不可预测的环境里，实现高效、精确且鲁棒的视觉感知是一个艰巨的挑战。智能系统要处理庞大的数据量，还要应对各种极端场景，比如驾驶中的突发危险、隧道口的剧烈光线变化、夜间强闪光干扰等。
因受到“功耗墙”、“带宽墙”的限制，应对这些场景时，传统视觉感知芯片常面临失真、失效、高延迟等问题，严重影响了系统的稳定性和安全性。图像传感器向高速、高分辨率、大动态范围和高精度方向发展受到功率和带宽的限制。
类脑计算研究中心施路平教授（右一）和赵蓉教授（左二）指导学生实验
对此，清华大学精密仪器系类脑计算研究团队聚焦类脑视觉感知芯片技术，提出了一种受人类视觉系统启发的互补感知范式。这是一个基于视觉原语的互补双通路类脑视觉感知新范式，借鉴人类视觉系统的基本原理，模仿人类视觉系统的特征，将视觉信息解析成基于源于的表示，并将这些原语组合形成两条优势互补、信息完备的视觉感知通路——用于准确认知的、以认知为导向的通路和用于快速反应的、以行动为导向的通路。
交叉信息研究院段路明研究组合影
世界首次！基于二维离子阵列的 大规模量子模拟，打破国际记录
作为量子信息处理的主要物理平台之一，离子阱系统被认为是最有希望实现大规模量子模拟和量子计算的物理系统之一。多个实验验证了离子量子比特的高精密相干操控，该系统的规模化被认为是主要挑战。
此前研究人员在Paul Trap（保罗型离子阱）中实现了最多61个离子一维阵列的量子模拟。虽然基于Penning Trap（彭宁型离子阱）可实现更大规模约两百离子的量子模拟，但因缺乏单比特分辨探测能力而难以提取量子比特空间关联等重要信息，无法用于量子计算和精密的量子模拟。
清华大学交叉信息研究院段路明研究组利用低温一体化离子阱技术和二维离子阵列方案，大规模扩展离子量子比特数并提高离子阵列稳定性，首次实现512离子二维阵列的稳定囚禁和边带冷却，并首次对300离子实现可单比特分辨的量子态测量。
实验获得512离子二维阵列图像与典型300离子单点分辨测量结果
研究人员进而利用300个离子量子比特，实现可调耦合的长程横场伊辛模型（一类重要的量子多体模型）的量子模拟计算。研究人员通过准绝热演化制备阻挫伊辛模型的基态，测量其量子比特空间关联，从而获取离子的集体振动模式信息，并与理论结果对比验证。
该工作实现了国际上最大规模具有单比特分辨率的多离子量子模拟计算，将该研究组保持的离子量子比特数国际纪录（61离子）往前推进了一大步，首次实现基于二维离子阵列的大规模量子模拟。
典型300离子长程横场伊辛模型的量子模拟计算结果
研究人员还对该模型的动力学演化进行量子模拟计算，并对末态分布进行量子采样，通过粗粒化分析验证其给出非平庸的概率分布，300个离子量子比特同时工作时所能执行的计算复杂度达到2^300，超越经典计算机的直接模拟能力。
该实验系统为模拟经典棘手的量子动力学和使用二维离子阱量子模拟器运行嘈杂的中等规模量子算法铺平了道路，为进一步研究多体非平衡态量子动力学这一重要难题提供了强大的工具。
交叉信息研究院段路明研究组合影
这两项突破性成果展示了中国在类脑计算和量子计算领域的实力，为相关技术的进一步发展和应用奠定了重要基础。