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利用量子机学习进行有效的药物发现
识别和开发新的潜在药物的程序称为药物发现。Covid-19的最近现象强调了新疾病的可能性。新药物对于治疗新疾病是必需的。同时，有必要通过免疫来恢复新疾病的症状。靶标识别是药物发现的第一个过程，它需要鉴定分子，蛋白质或生物学过程，以说明特定的疾病。然后，下一步是找到任何特定疾病的核心化合物。之后，科学家进行了巨大的实验测试，以确保效率和安全性。此阶段需要体外实验，动物测试和其他各种测试。对此阶段的积极确认会导致下一个人的试验，其中这些药物在人体上进行了测试。研究告诉我们，由于超级细菌（耐药细菌和真菌），每年约有70万人死亡，并且研究人员也预计，到2050年，每年将杀死一千万人[1]。因此，药物发现是一个复杂而长期的过程，目的是开发安全有效的药物来治疗疾病和人类健康。
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
量子信息系统利用量子力学原理以经典系统无法实现的方式处理和传输信息
量子信息系统利用量子力学原理以传统系统无法实现的方式处理和传输信息。与可以存在于 0 或 1 状态的传统比特不同，量子比特或量子位由于叠加而可以同时存在于多个状态。量子信息系统有可能彻底改变包括计算、密码学和通信在内的各个领域，为可能重新定义我们的技术格局的创新铺平道路。
接种巴西固氮螺菌作为减少秘鲁安第斯山脉山谷种植紫玉米 (Zea mays L.) 氮肥施用量的策略
1 秘鲁国家农业创新研究所（INIA）实验站监督和监测局迦南农业实验站，阿亚库乔 05002；邮箱：tati.condori89@gmail.com (TC); sumi222015@gmail.com（南非）； josevelasquez_m@hotmail.com (JV) 2 多诺索农业实验站，农业技术发展局，国家农业创新研究所（INIA），利马 15200，秘鲁； lucero.26.lhs@gmail.com 3 秘鲁圣克里斯托瓦尔德瓦曼加国立大学（UNSCH）农学院、农业科学学院，阿亚库乔 05001； cayo.garciablasquez@unsch.edu.pe 4 普卡尔帕农业实验站，实验站监督和监测部，国家农业创新研究所（INIA），乌卡亚利 25002，秘鲁； cesar.padillacastro@outlook.com 5 国家农业创新研究所（INIA）农业实验站监督和监测部门，Av. La Molina 1981，利马 15024，秘鲁 6 南方科学大学（UCSUR）环境科学学院，利马 15067，秘鲁 * 通讯地址：investigacion_labsaf@inia.gob.pe
利用量子探索和优化纳米光机械耦合的极限
信息驱动的波前整形 科学项目描述：光力学研究光与机械运动之间的相互作用。该领域最近取得了重大进展，包括突破光力学相互作用的量子领域，并展示了量子宏观运动状态的制备和检测。这些里程碑的前提是 2010 年初纳米光力学系统的突破，该系统已证明能够利用纳米级的大型光物质相互作用实现超高灵敏度的光力学目的。到目前为止，这些系统的灵敏度极限的处理方法与为宏观对应物开发的方法类似，假设高斯条件和幺正性。然而，这些假设必须用纳米光力学系统进行修改，因为目前纳米光力学系统的操作可能远偏离其灵敏度潜力。事实上，对克拉美-罗界限的理论考虑（该界限定义了参数估计的精度极限）表明，这些系统远未达到最佳性能。这次实习是项目的一部分，该项目旨在利用量子信息理论驱动的波前整形来解决纳米光机械耦合的基本极限。简而言之，我们的实验概念依赖于将一个纳米光机械系统与多模成像设备连接起来，该系统由一个锥形纳米光机械毛细管组成，由强聚焦激光探针照射（见图 1(b)），然后输入信息理论训练的算法（见图 1(a)），从而识别性质并达到基本的运动检测极限。与传统的运动检测方法相比，使用此方法的早期结果已使灵敏度提高了 25 dB 以上（见图 1(c)）。
使用量子警报的安全光通信
抽象的光纤网络正在迅速前进，以满足不断增长的交通需求。安全问题（包括攻击管理）对于光学通信网络而变得越来越重要，因为与光纤链接中的敲击光相关的漏洞。物理层安全性通常需要限制访问渠道的访问和链接性能的定期检查。在本文中，我们报告了如何利用量子通信技术来检测物理层攻击。我们提出了一种有效的方法，用于使用调制的连续变量量子信号来监视高数据速率经典光学通信网络的物理层安全性。我们描述了该监测系统的理论和实验基础以及不同监视参数的监视精度。我们分析了其启动和放大光链路的性能。该技术代表了将量子信号处理应用于实用的光学通信网络的一种新颖方法，并与经典监测方法进行了很好的比较。我们通过讨论其实际应用所面临的挑战，在现有量子密钥分布方法方面的差异以及在未来的安全光学运输网络计划中的使用情况。
使用量子和数字退火器的功率流分析
功率流 (PF) 分析是研究电网中功率流的一种基础计算方法。该分析涉及求解一组非线性和非凸微分代数方程。因此，最先进的 PF 分析求解器面临着可扩展性和收敛性的挑战，特别是对于大规模和/或病态情况，这些情况的特点是可再生能源渗透率高。事实证明，绝热量子计算范式能够有效地找到嘈杂中尺度量子 (NISQ) 时代的组合问题的解决方案，并且它可以潜在地解决最先进的 PF 求解器所带来的局限性。我们首次提出了一种用于高效 PF 分析的新型绝热量子计算方法。我们的主要贡献是 (i) 一种组合 PF 算法和一个符合 PF 分析原理的修改版本，称为绝热量子 PF 算法 (AQPF)，它们都使用二次无约束二进制优化 (QUBO) 和 Ising 模型公式；(ii) AQPF 算法的可扩展性研究；(iii) AQPF 算法的扩展，以使用分区方法处理更大的问题规模。使用不同的测试系统大小在 D-Wave 的 Advantage™ 量子退火器、富士通的数字退火器 V3、D-Wave 的量子-经典混合退火器和两个在经典计算机硬件上运行的模拟退火器上进行了数值实验。报告的结果证明了所提出的 AQPF 算法的有效性和高精度，以及它在使用量子和量子启发算法处理病态情况的同时加速 PF 分析过程的潜力。
使用量子设备实现非确定性控制动作选择的安全性
我们之前的工作（Nieman 等人 (2022)）是对量子计算机上控制器实现的初步研究，重点研究量子计算机的独特操作如何影响过程操作和安全性。我们专门研究了基于 Lyapunov 的经济模型预测控制 (LEMPC) 的理论（请注意，可以考虑许多其他控制框架，我们选择 LEMPC 作为本主题的初步研究，因为它在存在干扰的情况下具有闭环稳定性保证）。LEMPC 是一种解决优化问题的控制律，受过程模型和约束的制约（Heidarinejad 等人 (2012)）。在 Nieman 等人 (2022) 中，我们证明了在存在由舍入引入的离散化的情况下（在充分条件下），可以确保闭环稳定性，这可能是由于现代量子计算机的规模有限而引入的。
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
www.comdem.org eISSN：3008-1416 使用量子球面模糊决策模型对医院储能系统进行优化管理
本研究旨在确定优先策略，以提高医院储能投资的有效性。医院的高能耗增加了储能投资的重要性。为此，确定了影响医院储能投资的 5 个基于文献的标准。这些标准由量子球面模糊 DEMATEL 方法加权。另一方面，确定了 4 种不同的可再生能源替代品。用量子球面模糊 TOPSIS 方法对这些替代品的性能进行排名。确定存储容量是提高医院储能系统有效性的最关键因素。同样，技术基础设施是这一过程发展的另一个关键问题。然而，也可以看出安全问题、法律效力和财务状况的权重较低。此外，排名结果表明，风能是最适合医院储能性能的可再生能源类型。地热能也可以考虑用于这种情况。另一方面，太阳能和水力能源类型在此框架中表现较低。