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为此，团队利用AI结合化学信息学，将分子结构和性质数字化，通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质，构建数据库，利用非监督机器学习，进行分子推荐和预测，成功获得了锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂。

　　　　量子计算有潜力在特定任务上提高计算速度，超越经典计算机。不过，量子计算机很容易出错，所以当前的原型机无法运行足够长的时间以实现实际输出。量子计算研究人员为此设计的解决策略依赖量子纠错，即将信息分布到许多量子比特（量子信息的单位，类似于经典计算机的比特）上，能在不破坏计算的情况下识别和补偿错误。但量子纠错需要的量子比特可能会引入更多的错误，因此实现“低于阈值”的运算一直存在挑战——未纠错率要低于一个关键值，这样才能按预期纠错并指数级地抑制错误。