量子運算被譽為未來科技的革命性力量，在計算化學、高速網路以及人工智慧領域具有極大潛力。然而，量子電腦與傳統高效能運算（HPC）系統差異甚鉅，如何讓資料能順利「量子化」以進行處理，成為目前科技發展的一大挑戰。
美國太平洋西北國家實驗室（PNNL）研究團隊針對此問題提出創新解法——Picasso演算法。根據PNNL官方說法，該演算法可有效縮短資料預處理時間，高達85%的準備工作得以簡化，讓量子系統能更快速、高效地進行計算。這項突破性的演算法不僅已在GitHub公開發表，更於IEEE國際平行與分散處理研討會上進行了正式展示。
過去雖已有相似技術概念被提出，但Picasso的最新研究重點在於解決量子運算「擴展性瓶頸」的問題。PNNL表示，該演算法能夠處理的問題規模是現有工具的50倍，顯示其應用潛力極高，對於正在轉型中的半導體產業尤其具有關鍵意義。
半導體與量子運算融合：從資料預處理到運算效率全面升級
「量子運算的速度與效率令人驚艷，但最大的挑戰之一是如何準備資料讓量子系統可以理解與處理，」PNNL AI中心的領導成員、該研究論文共同作者Mahantesh Halappanavar指出，「Picasso提供了一種全新的資料封裝方式，讓量子電腦可以更有效率地運作。」
此次研究的主要貢獻者包括資料科學家S M Ferdous（同時為首席作者），他擁有豐富的HPC背景；量子運算研究員Bo Peng；以及北卡羅來納州立大學的研究生Reece Neff，Neff同時也是PNNL傑出研究計畫的成員及主要軟體開發者。這三位科學家皆曾獲得林納斯·包林博士後研究獎學金的肯定。
隨著Picasso的出現，半導體產業正邁入與量子科技更深層的整合階段。未來從晶片設計、資料處理到AI應用，皆可望因這項新技術而加速發展。研究界與產業界正共同期待，量子運算不再僅是實驗室中的理論，而是即將落地的技術現實。（原文出處）
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