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IBM 扩大印度量子研究合作,日本获量子免疫疗法项目资助

IBM 于 10 月 2 日宣布,将与印度理工学院孟买分校(IIT Bombay)和印度科学理工学院(IISc)扩大两项长期研究合作,涵盖量子算法开发、智能体 AI 及主权 AI。同日,一个由五家日本机构组成的利用量子计算进行癌症免疫疗法的项目获得 NEDO 资助。

科技分析林晓雯发布: 2026年10月2日3 分钟阅读资料来源 10
IBM 扩大印度量子研究合作,日本获量子免疫疗法项目资助

IBM 于 10 月 2 日宣布扩大其在印度的两项研究伙伴关系。与印度理工学院孟买分校的合作始于 2018 年,与印度科学理工学院的合作始于 2021 年。HPCwire 于同日报道了这一消息。IISc 方向涵盖智能体系统、应用 AI 及量子计算算法开发。

量子部分范围较窄且具体。据 HPCwire 报道,双方将探索量子计算与高性能计算的编排,利用容错经典对角化算法改进量子子空间迭代方法。未公布硬件、量子比特数或交付日期。

IBM 印度研究院院长、IBM 印度及南亚 CTO Amith Singhee 博士表示:“下一波计算浪潮将由智能体 AI、主权 AI 和量子计算的进步塑造。”据 HPCwire 报道。

东京将量子计算引入癌症免疫疗法

同样在 10 月 2 日,一个利用量子计算进行下一代癌症免疫疗法的日本联合项目,被选入 NEDO 计划下的“大规模用例创建示范”项目。据 HPCwire 报道,参与方包括 NEC、盐野义制药、日本癌症研究基金会、产业技术综合研究所(AIST)和早稻田大学。目标是建立计算与评估平台,用于设计和免疫学验证新抗原候选物。

据报告,早稻田大学项目负责人是理工学部教授 Togawa Nozomu。该项目针对 MHC II 类分子介导的免疫反应,参与方称其复杂且理解不足,目前尚无系统方法设计和优化新抗原候选物。这是问题陈述,而非结果。

这两项内容均属于更广泛的机构推动。美国能源部发布了 SCAC 量子委员会报告,路线图旨在 2028 年前展示具有科学相关性、纠错能力的量子计算机,并提出专用量子计算用户设施的长期愿景。Fermilab 的文章指出,该小组委员会由 Fermilab CTO Anna Grassellino 主持,芝加哥大学教授 Supratik Guha 担任副主席,汇集了美国量子生态系统数百名贡献者。报告明确转变方向:以科学效用而非仅硬件指标衡量成功。

硬件结果比部署更快到来

研究管线也在推进。ScienceDaily 于 10 月 1 日报道,萨里大学研究人员在 npj Quantum Information 发表了一种基于超流氦-3 的量子比特设计,计算表明其错误率比传统超导量子比特低约 100 倍。第一作者 Priya Sharma 表示,数学计算“表明它应该可行”,下一步是原型机。目前尚无原型机。

其他近期成果为实验性质。Duke 量子中心主导的团队在 13 离子量子模拟器上模拟了弦断裂,于 9 月 23 日发表在 Nature Physics,Christopher Monroe 表示量子模拟是除观测大爆炸外最好的可用平台。另一项由 UChicago PME、哈佛、石溪大学和 Quantinuum 合作的研究,在 Quantinuum H2 处理器的 54 个量子比特上演示了使用非阿贝尔任意子的通用门集,发表于 Nature。据 ScienceDaily 9 月 29 日报道,京都和广岛研究人员报告了 3 光子 W 态的纠缠测量,这比 GHZ 态的等效测量晚了 25 年。

商业和基础设施新闻较少,且多为前瞻性。据 DataCenterDynamics 报道,General Compute 于 10 月 2 日签署多年期协议,计划从 2027 年第一季度开始提供 Cerebras 晶圆级硬件,具体价值和规模未披露。Quantum Space 于 9 月 30 日与 All Points Logistics 执行发射处理工作单,用于其 Prime 任务,目标时间为 2027 年下半年。

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  1. 01IBM Expands Research Partnerships in India for AI and Quantum ComputingEN
  2. 02Japan Backs Quantum Computing Project for Cancer Immunotherapy ResearchEN
  3. 03DOE releases national quantum computing roadmap following field-wide effort led by SCAC subcommitteeEN
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  8. 08General Compute signs multi-year agreement with CerebrasEN
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  10. 10Argonne: Building Scientific Computing Ecosystems for AI-Enabled DiscoveryEN

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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