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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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中性原子量子计算使用激光冷却和囚禁中性原子，通过微波或光学跃迁操控原子作为量子比特。“中性原子最大的优势是扩展性超强，目前所有固态类型的量子处理器中，中性原子技术实现的量子比特数是最多的。”储文皓说，但中性原子的高效率读取非常困难，且现有的中性原子量子比特更像是一个实验室样品，距离工业化还很远。
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