澳大利亚CSIRO的研究人员首次利用量子机器学习技术制造半导体，标志着芯片制造领域的重大突破。这项技术通过将量子计算与传统机器学习相结合，提高了制造精度和效率，并有望降低生产成本。传统的半导体制造过程复杂，需要数百个步骤，而量子机器学习在小样本数据条件下仍能表现出色，超越了传统机器学习算法。尽管仍处于研究阶段，但这项技术有望打破传统芯片制造的限制，为半导体产业带来新的制程模式。

🔬 传统半导体制造工艺复杂，涉及蚀刻、分层等数百个步骤，对精度要求极高。

💡 CSIRO研究团队开发了QKAR架构，将量子计算与传统机器学习相结合，首次应用于半导体制程。

✨ 量子机器学习利用量子态特性，能抓住更复杂的数据关联性，在小样本条件下表现出色，超越了七种传统机器学习算法。

🔄 QML有望打破传统芯片制造的限制，为半导体产业带来全新的制程模式和技术转型契机。

快科技7月4日消息，众所周知，半导体制造极具挑战性。这是现代工程中最复杂的之一，因为需要极高的精度，并且涉及数百个步骤，例如蚀刻和分层，即使是制造单个芯片也是如此。

然而，澳大利亚国家研究机构联邦科学与工业研究组织 （CSIRO） 的研究人员利用量子机器学习制造半导体，这在世界上尚属首次。他们的研究可能会彻底改变芯片的制造方式。

据报道，近日，上述研究团队开发出一项具突破性的半导体制程技术，首次成功应用量子机器学习（Quantum Machine Learning， QML）来建构工艺模型，不仅提升了制造的精准度与效率，还有望降低芯片生产成本。

传统的半导体工艺非常繁琐，从光罩、蚀刻到堆叠，每颗芯片需经历数百个步骤才能完成。 一般方法需要大量数据才能训练出有效模型，但当数据有限时效果会明显下降。

研究团队此次开发的QKAR（Quantum Kernel-Aligned Regressor）架构，将量子计算与传统机器学习相结合。量子机器学习运用量子态特性，能抓住更复杂的数据关联性，在小样本条件下依然表现出色，目前QKAR的表现超越了七种传统机器学习算法。

量子计算机中的量子位运作方式，与传统计算机以0和1为基础的位截然不同。 量子位元运用的是量子力学中的叠加原理，能同时处于0与1的状态，使得运算结果能涵盖更多变量与可能性。

尽管量子机器学习目前仍处于研究与实验阶段，若能突破技术问题，有望打破传统芯片因尺寸微缩所带来的限制，为半导体产业带来全新制程模式与技术转型契机。