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AI for Quantum:从理论证明到自主实验室|AI for Math读书会第二季第4期

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导语

AI 能否参与量子计算的定理证明与方案设计?本期为AI for Math读书会第二季第4期,深圳国际量子研究院研究员邓修豪将结合AI辅助量子信息与量子计算研究的实践,探讨新概念形成、形式化验证与可信研究闭环,介绍量子基础模型与动力学学习,讨论如何选择最有信息量的研究路径和实验、连接模拟预测与真机反馈,并展望可靠AI自主实验室的构建。

为系统梳理 AI 在科学与数学领域的最新进展,集智俱乐部联合同济大学数学科学学院长聘副教授陈小杨、北京工业大学数学统计学与力学学院副研究员诸葛昌靖共同发起。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。

读书会将于2026年9月22日起,每周二19:30-21:30线上开展,持续8-10周,包含主讲分享与讨论交流,并提供会后视频回放,诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

报告简介

AI 可以怎样参与量子信息与量子计算研究中的概念提出、定理证明与方案设计?当研究进一步涉及噪声、有限测量和真实装置时,又需要什么证据支持结论?本报告从本人使用 AI 开展理论研究的经验出发,介绍如何结合文献检索、符号计算、数值探索、反例搜索与形式化验证组织研究,重点讨论 harness engineering 与 loop engineering 在保持问题设定、审查隐含假设和修正推理中的作用,并探索如何从具体解法中提炼具有解释力和推广价值的新概念。

随后,报告将讨论量子研究中的“Lean”及其适用范围,考察如何将定理依赖关系拓展为包含模型、代码、数据、校准和实验条件的知识网络。在此基础上,进一步讨论如何从优化既定性能指标,走向选择能够区分假说、减少不确定性的实验;介绍量子基础模型与 world model 的相关探索,分析物理模拟器、生成式动力学仿真与真机反馈如何协同,最后探讨可靠 AI 自主实验室所需的系统架构、验证机制与人类判断。

分享大纲

  1. AI 如何参与量子理论研究:从问题求解到概念提出

  2. Harness 与 loop engineering:构造可信的理论研究闭环

  3. 量子研究里的“Lean”在哪里:从定理网络到实验知识网络

  4. 从优化性能到获取信息:AI 如何选择下一次实验

  5. 量子基础模型与 world model:连接模拟、生成式动力学与真机

  6. 如何搭建可靠的 AI auto Lab


核心概念

AI 辅助理论研究,可信研究闭环,形式化与知识网络,信息驱动的实验设计,模型与动力学仿真,自主量子实验室

主讲人介绍

主讲人:邓修豪,深圳国际量子研究院研究员,合肥实验室兼职研究员。本硕毕业于中国科学技术大学,博士加利福尼亚大学Merced校区,弗吉尼亚理工大学博士后,研究领域涵盖量子动力学、量子计算和量子信息,主要有量子动力学、量子控制与纠错、量子模拟、固态量子比特、量子人工智能等等,相关工作论文发表在Phys.Rev.Lett.、Nat.Phys.、Nat.Elect.、Nat.Comp.Sci.、Sci.Adv.、npj QI、 Quantum Sci.&Tech.等高水平期刊。多个学术委员会专委执委,包括中国计算机协会量子计算专委、仪器仪表协会动态测试专委、广东院士联合会专委、深圳人工智能伦理审查委员会等等。

参考文献

  1. Kasaura et al. Lean-Quantum: Toward AI-Assisted Formalization of Quantum Information (2026,预印本);Zhu et al. Lean-QIT: Towards a Formal Infrastructure for Quantum Information Theory (2026,预印本)。量子信息形式化与定理依赖。

  2. Rajasekaran. Harness design for long-running application development (2026,工程文章)。任务组织、状态交接与生成—评估流程。

  3. Rende et al. Foundation neural-networks quantum states as a unified Ansatz for multiple hamiltonians . Nature Communications16, 7213(2025)。面向一族哈密顿量的共享量子态表示。

  4. Dugan et al. Q-Flow: Generative Modeling for Differential Equations of Open Quantum Dynamics with Normalizing Flows . ICML (2023)。生成模型与开放量子动力学。

  5. Isogawa et al. Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments (2026,预印本)。量子传感真机上的自主实验流程。

  6. Cai, Deng & Chen. Do Quantum AIs Dream in Paths? Path-Integral Slow Thinking through Grover Interference . arXiv:2609.05842 (2026)。

时间信息

⏰ 时间:2026年10月27日(周二)20:00-21:30

线上:腾讯会议

直播:微信视频号 + 集智俱乐部B站号同步放送

感兴趣的朋友请扫码报名加入读书会,报名后可进入学员群参与交流讨论。

直播信息

报名读书会:AI for Math

为厘清 AI 在科学与数学领域的机遇与局限,集智俱乐部联合同济大学数学科学学院长聘副教授陈小杨、北京工业大学数学统计学与力学学院副研究员诸葛昌靖共同发起。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。

读书会自2026年9月22日起,每周二19:30-21:30线上开展,持续8-10周,包含主讲分享与讨论交流,并提供会后视频回放,诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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