报告题目：人工智能在量子纠错编码设计中的应用探索

报告人：曾业雄 博士后研究员（日本理化学研究所理论量子物理研究组）

报告时间：2025年5月12日（周一）14:30—16:30

报告形式：在线报告（腾讯会议ID:  880-566-018）

报告摘要：

量子纠错是容错量子计算的核心手段，而人工智能算法在量子纠错中的潜力正逐渐获得广泛关注。本报告将重点介绍如何利用人工智能算法探索新型玻色编码，通过降低哈密顿量距离，进而规避自动纠错过程中高阶非线性耦合的分解与控制问题。同时，报告还将介绍一种极简的新型GKP编码方案，该方案显著减少了所需的大振幅压缩相干态数量，从根本上降低了其制备难度。

报告人简介：

曾业雄，日本理化学研究所理论量子物理研究组，博士后研究员。2021年于大连理工大学获得博士学位，同年加入Franco Nori教授课题组，致力于将人工智能方法应用于量子信息科学，开展面向容错量子计算的理论研究。研究方向包括量子纠错、量子控制与量子光学，特别关注深度学习在量子纠错通道优化、机制探索和误差抑制中的应用。以第一作者在 Physical Review Letters（2篇）等国际权威期刊上发表论文，研究成果被Science Daily、Phys.Org 等科技媒体报道。