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澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）与墨尔本大学、北京大学等机构的研究人员合作，在量子机器学习半导体领域取得了突破性进展。他们基于实验数据验证了一个用于半导体制造的量子机器学习模型，该模型在建模欧姆接触电阻方面展现出了超越经典人工智能的性能。欧姆接触电阻的建模是现代半导体器件制造中的一个关键但极具挑战性的工艺步骤，而量子机器学习在此领域的应用为半导体制造带来了新的可能性。
研究团队使用了159个氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN HEMT）样本数据，开发了一种名为量子核对齐回归器（QKAR）的新型机器学习架构。这种架构结合了浅层泡利-Z特征映射和可训练的量子核对齐（QKA）层，能够有效地捕捉数据中的复杂相关性。实验结果表明，QKAR在多个指标上均优于经典基线模型，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE），在实验数据验证中实现了0.338Ω·mm的平均绝对误差。
量子机器学习的优势在于其能够处理高维、小数据集，并捕捉经典模型可能遗漏的模式。在半导体制造领域，数据通常稀缺且工艺参数高度相互依赖，这使得量子机器学习成为了一种有力的工具。随着量子处理器在保真度和规模上的改进，量子机器学习模型在实际半导体工作流程中的部署将变得更加可行。
此次突破不仅展示了量子机器学习在半导体制造中的潜力，也为未来芯片的设计和生产方式带来了变革的可能性。通过利用量子计算的优势，半导体产业有望进一步提高制造的精准度和效率，降低生产成本，并推动整个行业的技术进步。
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