一、团队简介

团队围绕量子计算领域开展技术攻坚，在量子经典混合算法、量子芯片设计、量子经典混合云平台方面具有鲜明的特色。算法方面设计了高精度的量子经典卷积神经网络框架、结合了量子计算、蚁群算法、量子LSTM和Transformer架构，降低了优化问题的时间复杂度并提供了量子机器学习技术落地。实现了“一站式”，“易操作”、“高灵活”、“高效率”的量子芯片设计自动化（QEDA）平台，用户可自定义参数，搭建框架，在QEDA平台中完成模拟和分析。量子经典混合云平台具有高效分析、可视化海量数据、包含代码设计、项目描述、可视化等核心功能，并支持量子SVM、量子CNN、量子LSTM算法，可应用于工业互联网设备故障诊断与预测分析、药物的筛选、路径规划等业务场景。

二、团队成员

团队负责人及简介：

徐华，中科大少年班本科，美国马里兰大学博士，美国国家标准局博士后。 历任ASML主任工程师，阿里巴巴高级技术专家、量子科学家等职务。致力于量子计算、人工智能等交叉学科领域，做出了许多原创重要的贡献，国际知名期刊论文20余篇，专利10余项。擅长技术与应用的结合，有很强的市场开拓与经营管理能力。曾负责阿里量子实验室的筹建，阿里人工智能技术与业务的结合，承担过ASML核心软件系统的研发工作。

团队成员及简介：

吴墨翰，香港科技大学数学学士，美国匹兹堡大学数学博士。曾任亚信科技（中国）有限公司通信人工智能实验室高级算法工程师。主要研究方向为计算数学和量子计算。曾发表JCR分区1区数学期刊论文，擅长算法相关研究和软件项目实现。

三、科研方向

团队围绕量子计算领域开展技术攻坚，在量子经典混合算法、量子芯片设计、量子经典混合云平台方面具有鲜明的特色。团队提出了两类量子线路来模拟对 RGB 图像的卷积操作，这是首个能有效处理 RGB 图像的量子卷积线路方面的工作，与纯经典的卷积神经网络（CNNs）相比，其测试精度更高。团队还研究了量子线路拟设的规模与混合量子 - 经典卷积神经网络的可学习性之间的关系。通过基于 CIFAR - 10 和 MNIST 数据集开展的实验，我们证明了量子线路拟设规模越大，在多类别分类任务中的预测性能就越好，这提升了量子算法的应用前景。

四、学术成果

（一）代表性成果

智能运维与智能IDC / AI Solution design and implementation for resource management optimization of Search-BU and Aliyun-IDC。对IDC运营智能进行了深入的探索研究，作为子项目负责人参与向科技部申请了国家重点研发计划项目“高效能云计算数据中心关键技术与装备”，并获得批准，于2017/9月在国家科技部立项。

（二）代表性论文及专著

（1）Y. Jing, X. Li, Y. Yang, C. Wu, W. Fu, W. Hu, Y. LI and H. Xu, “RGB image classification with quantum convolutional ansatz”, Quantum Inf Process 21, 101 (2022).

（2）W. Hu, Y. Yang, W. Xia, J. Pi, E. Huang, X. Zhang and H. Xu, “Performance of Superconducting Quantum Computing Chips under Different Architecture Design”, Quantum Inf Process 21,237, (2022).

（3）Y. Li, L. Song, Q. Sun, H. Xu, X. Li, Z. Fang and W. Yao, “Rolling bearing fault diagnosis based on quantum LS-SVM”，EPJ Quantum Technology, 9, 18 (2022).

（4）Y. Li, Q. Sun, H. Xu, X. Li, Z. Fang and W. Yao, “Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on SVM Optimized with Adaptive Quantum DE Algorithm”，Shock and Vibration, vol. 2022, Article ID 8126464, (2022), doi.org/10.1155/2022/8126464

（5）Liang Zhang, Yin Xu, Mohan Wu, Liang Wang, H. Xu, “Quantum Long Short-Term Memory for Drug Discovery“, arXiv:2407.19852, (2024)

（6）Qian Qiu, Liang Zhang, Mohan Wu, Qichun Sun, Xiaogang Li, Da-Chuang Li, H. Xu, “A practical applicable quantum-classical hybrid ant colony algorithm for the NISQ era”, arXiv:2410.17277, (2024)

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（三）代表性专利

（1）D. Maurits Van, Y. Zhang, H. Xu, “Alternative target design for metrology using modulation techniques”, US10585357B2/TWI623823B (Granted)/WO 2017114652

（2）S. Wang, S. Zhu, F. Lin, M. Sun, L. Yan, H. Xu, C. Yang, T. Li, R. Jin, “Machine learning in message distribution”, WO2018103039A1

（3）H. Xu, G. Yang, C. Zhang, J. Yin, K. Yang, C. Tian, C. Yang, S. Zhu, R, Jin, “ System and method for traffic control in online platform”, CN111183621B（Granted）/WO2019006746A1

（4）H. Xu, “Qubit detection system and detection method”, CN110879105B(Granted)/ US20210182727A1/WO2020048375A1

（5）H. Xu, “Device, system, and method for qubit calibration, measurement and control”,CN111523671A/ US11488048B2（Granted）

（6）徐华，秦金，“封装结构、封装结构的制作方法以及量子处理器”，CN113675172A/ US20210359384A1

（7）徐华，胡巍，“一种基于云平台的量子芯片性能模拟分析系统”，CN2020110928248A

（8）景昱，李小刚，杨洋，徐华，“一种量子多通道卷积线路分类方法、服务器、存储介质及系统”， CN116258886A

（9）徐华，“一种电磁场空间分布测量方法及系统”，申请号202110119865X

（10）孙祺淳，李小刚，徐华，“数据预测方法、装置、存储介质及电子设备”，申请号 CN115618232A

五、社会服务意向

团队集结了量子科技、半导体产业、计算机技术多个领域一流人才，致力于建设融合量子计算与经典计算算力资源与算法的混合云平台系统，向用户提供算力与算法服务。

六、联系方式

姓名： 徐华

邮箱：xuhua123@tust.edu.cn

团队地址：天津经济技术开发区第十三大街9号天津科技大学人工智能学院8号楼