Npj Comput. Mater.: 复杂功能材料的高效设计：量子启发算法+机器学习

随着材料科学技术的进步，功能性材料的设计与发现面临极大的复杂性。传统的实验和模拟方法难以全面搜索庞大的设计空间。美国圣母大学和韩国庆熙大学的研究团队通过结合机器学习替代模型和量子启发的遗传算法，开发了一种新的功能材料设计算法。该算法针对平面多层光子结构设计，结合了量子计算和遗传算法的优势，实现了更快的收敛速度和更强的全局优化能力。研究展示了经典算法和量子算法结合的潜力，并指出了当前基于量子计算的优化方案的瓶颈。该研究发表于npj Computational Materials，探讨了如何平衡量子计算资源的高成本与日益增长的计算需求。