乔治亚州肯尼索 | 2024年10月7日
在数据每两年翻一番的时期，美国预计到2025年将产生超过40亿吉字节的数据。为了应对这一浪潮，肯纳索州立大学的副教授、量子机器学习（QML）专家 Yong Shi 旨在从数据激增中挖掘洞察力，并培养未来的 QML 研究人员。
石博士与计算机科学教授丹·洛和工业与系统工程助理教授路易莎·尼诺最近获得了一份国家科学基金会（NSF）的资助，用于开发开源、实践性的人工智能训练材料，以解决研究人员短缺以及他们在高等教育中存在感不足的问题。
量子机器学习是一门结合了量子计算机的先进能力与帮助机器从大型数据源中学习的技术的学科。不同于常规计算机按步骤处理信息，量子计算机使用量子力学原理一次性查看大量数据。这使得它们能够发现传统计算机可能遗漏的模式。
与佛罗里达农业和机械大学合作，肯尼索州立大学将创建九个培训模块，包含动手实验室，涵盖量子计算的关键概念及其在计算机科学和工业工程中的应用。这些模块将被整合到现有的课程中，并辅以教师研讨会和学生训练营，最终增强研究并促进QML领域多样化社区的发展。
“这项倡议不仅仅是为了教授QML，更是为了建立一个支持性的生态系统，赋能学生和教师进行创新与合作，”石（音译）说道，他是在KSU任教的。计算与软件工程学院.
石在攻读博士学位期间开始了他对量子机器学习（QML）的研究，当时他意识到传统数据分析方法与每天生成的数据量之间的差距。他的热情源于希望为跨学科领域的学生和教师提供前沿工具，特别是在计算机科学和工业工程领域，这些工具可以显著改善决策和研究结果。
量子机器学习领域面临的一个关键挑战是熟练研究人员的短缺。施指出，许多大学尚不具备有效教授量子机器学习的能力。
我们的目标是开发一个基于云的实验室环境，在这个环境中，学生可以在不需要进行大量安装或具备先前经验的情况下学习和应用QML技术，石（人名）说道。
通过这一倡议，KSU旨在创建一个便携式系统，允许大学将其现有的课程与QML模块相结合。通过提供灵活的资源，该项目旨在使学校更轻松地采用符合其特定需求的QML培训。
石正在开发的培训材料将提供几个独特的功能。实验室环境将是完全基于浏览器的，允许用户在无需安装软件的情况下访问资源。此外，模块设计为跨学科的，促进计算机科学和工业工程专业的学生之间的合作。
施的愿景的一部分包括培育一个多元化和包容性的研究社区。与佛罗里达农工大学等机构的合作是这一倡议的核心。
随着项目的进展，施和他的研究团队专注于评估他们的模块的有效性。他们将在课程前后实施调查以收集反馈，这将有助于完善他们的方法，并确保学生能够获得关于QML的宝贵见解。
展望未来，施对于QML（量子机器学习）在各个科学领域变革研究实践的潜力持乐观态度。
陈山德·叶恩杜里，计算与软件工程学院院长，称赞石（假设的名字）的研究和辛勤工作。
“石的研究不仅推动了量子机器学习领域的发展，还为跨学科合作和教育创新树立了新的标准，”叶ンドリ说。 注：姓名部分建议保留原文或使用正确的中文名，此处假设Yenduri无对应的中文名，故保持不变。如需具体人物的中文译名，请提供更多信息。
– 雷纳德·奇奇威尔著
Darnell Wilburn摄
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作为创新教学和学习领域的领导者，肯尼索州立大学为超过47,000名学生提供本科、研究生和博士课程。该校是乔治亚州立大学系统的成员之一，拥有11个学术学院。学校充满活力的校园文化、多元化的生源、强大的全球联系以及创业精神吸引了来自全国各地乃至世界各地的学生。肯尼索州立大学被卡内基高等教育机构分类为具有研究活动的博士授予单位（R2），这使其跻身于美国仅7%拥有R1或R2地位的高等院校之列。欲了解更多信息，请访问肯尼斯山大学edu.