深圳两项成果入选2023年度“中国科学十大进展”
深圳特区报记者 闻坤
02-29 11:26
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深圳特区报

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2月29日上午,国家自然科学基金委员会发布了2023年度“中国科学十大进展”,主要分布在生命科学和医学、人工智能、量子、天文、化学能源等科学领域。其中,由华为云计算技术有限公司完成的人工智能大模型为精准天气预报带来新突破、南方科技大学等单位联合完成的玻色编码纠错延长量子比特寿命两项研究成果入选中国科学十大进展。

2023年度中国科学十大进展分别为:

1、人工智能大模型为精准天气预报带来新突破

2、揭示人类基因组暗物质驱动衰老的机制

3、发现大脑“有形”生物钟的存在及其节律调控机制

4、农作物耐盐碱机制解析及应用

5、新方法实现单碱基到超大片段 DNA 精准操纵

6、揭示人类细胞 DNA 复制起始新机制

7、“拉索”发现史上最亮伽马暴的极窄喷流和十万亿电子伏特光子

8、玻色编码纠错延长量子比特寿命

9、揭示光感受调节血糖代谢机制

10、发现锂硫电池界面电荷存储聚集反应新机制


人工智能大模型为精准天气预报带来新突破——

盘古气象大模型的三维神经网络结构天气预报是国际科学前沿问题,具有重大的社会价值。

现有数值天气预报范式源于20世纪50年代,即通过超算平台的大规模计算来求解大气运动偏微分方程组,实现对未来天气的预报。近些年使用该传统方法提升预报水平面临越来越大的挑战。

华为云计算技术有限公司田奇、毕恺峰、谢凌曦等基于人工智能技术,提出了一种适配地球坐标系统的三维神经网络,能够有效处理天气数据中的复杂过程,并通过层次化时域聚合策略来有效减少迭代误差,成功实现了精准的中期天气预报。

在 1979-2017年全球天气再分析数据上训练后,构建了盘古气象大模型。该模型能够预报7天内的地表层和13个高空层的温度、气压、湿度、风速等气象要素,并将全球最先进的欧洲中长期天气预报中心(ECMWF)集成预报系统的预报时效提高了0.6天左右,在热带气旋的路径预报误差相较于ECMWF预报系统降低了25%。该模型仅需10秒即可完成全球7天重要气象要素的预报,计算速度较数值方法提升1万倍以上。该研究展示了人工智能和大数据在解决天气预报问题上的突破。

玻色编码纠错延长量子比特寿命——

在中国科学院院士俞大鹏带领下,南方科技大学深圳量子科学与工程研究院超导量子计算实验室助理研究员徐源课题组联合福州大学教授郑仕标、清华大学副教授孙麓岩等组成的研究团队,通过实时重复的量子纠错过程,延长了量子信息的存储时间,相关结果超过编码逻辑量子比特的物理系统中不纠错情况下的最好值。这是我国科学家在量子纠错领域的最新研究成果,相关学术文章于北京时间23日在国际著名学术期刊《自然》网站上刊登。

虽然近年基于超导量子线路系统的量子信息处理领域研究发展迅猛,但由于量子计算机体系的错误率远高于经典数字计算机,想要构建具有实用价值的通用量子计算机,量子纠错依然不可或缺,因其可有效保护量子信息免受环境噪声干扰。

在传统的量子纠错方案编码中,一个逻辑量子比特需要多个冗余的物理比特,不但需要巨大的硬件资源成本,发生错误的通道数也随比特数增加而显著增多,可能呈现“越纠越错”的局面,导致量子纠错后的效果远未达到不纠错情况下的最好值,无法产生正的量子纠错增益。这成为当前量子纠错技术无法实用化、可扩展发展的核心瓶颈。

研发团队通过开发高相干性能的量子系统,设计和实现了错误率低的错误探测方法,以及改进和优化量子纠错技术等实验手段,最终在玻色模式中实现了基于离散变量的二项式编码的逻辑量子比特,并通过实时重复的量子纠错过程,延长了量子信息的存储时间,相关结果超过编码逻辑量子比特的物理系统中不纠错情况下的最好值,超越了盈亏平衡点,带来正的量子纠错增益,向实用化可扩展通用量子计算迈出了关键一步。

据悉,“中国科学十大进展”遴选活动自2005年启动已成功举办19届,本次活动由国家自然科学基金委员会主办,由中国科学院院士、中国工程院院士在内的2100多位基础研究领域高水平专家投票。经推荐、初选、终选、审议4个环节,最终从600多项科学研究成果中遴选出10项重大科学研究成果。经国家自然科学基金委员会咨询委员会审议,最终确定了入选2023年度“中国科学十大进展”的成果名单。

编辑 刘彦 审读 韩绍俊 二审 桂桐 三审 甘霖

(作者:深圳特区报记者 闻坤)
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