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量子计算与人工智能的融合，被视为下一代计算革命的重要方向。人工智能在处理高维数据、复杂优化问题时，常面临计算复杂度指数级增长的瓶颈。而量子计算凭借叠加态与纠缠态特性，在并行计算、全局优化等任务中具备天然优势，二者的互补性为突破传统算力限制提供了全新路径。

本源量子科研团队研发的量子神经网络图像识别算法，在复杂图像识别任务中的效率与稳定性均显著优于传统模型。科研团队由此进一步向医疗健康领域拓展量子人工智能应用场景，以“本源悟空”作为计算后端，重点攻关量子人工智能在核磁共振(MRI)图像重建领域的应用。传统MRI成像技术受限于经典计算机算力，存在成像速度慢、图像质量与加速效率难以平衡的临床痛点。量子人工智能的介入，通过量子经典混合神经网络架构对MRI原始数据进行高效重构，可显著提升图像重建精度。

“量子人工智能并非简单的技术叠加，而是通过底层逻辑重构，为复杂问题提供全新解决范式。”安徽省量子计算工程研究中心副主任赵雪娇介绍，以乳腺癌钼靶检测为例，通过量子计算与人工智能的深度融合技术，能显著提升乳腺钼靶图像筛查精度，有效辅助医生提高乳腺癌筛查效率，降低误诊率和漏诊率。

赵雪娇表示，“本源悟空”已实现人工智能大模型微调、图像识别、医疗影像分析等量子人工智能场景应用。未来，科研团队将加速构建量子计算与人工智能融合的产业应用生态。

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