量子計算研究所

Quantum Computing Research Center
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Building a quantum future. 「著重發展量子演算法,建造超越傳統電腦的量子電腦。」 量子計算主要利用量子疊加與量子糾纏特性來處理數據,有望為各種計算問題提供顯著的加速。鴻海量子計算研究所由謝明修教授領軍,在研究領域上含括硬體及軟體兩大方向。硬體方面,預計設置離子阱實驗室,並發展量子控制系統及微型化。軟體方面則包含量子最佳化、量子計量學、量子容錯計算等等。本研究中心之主要任務為 1. 進行量子計算相關主題的研究、研發 2. 積極探索量子計算適合處理的應用問題 3. 培育養成量子計算相關領域之科技人才 4. 推動台灣量子計算產學合作

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謝明修所長受邀赴 2026 YITP QEC 工作坊發表演講:分享線性時間量子錯誤更正碼突破

量子計算研究所(HHQC)謝明修(Min-Hsiu Hsieh)所長受邀前往日本京都大學基礎物理學研究所(Yukawa Institute for Theoretical Physics, YITP),參加「2026 YITP 量子錯誤更正與邏輯量子資訊處理工作坊」(2026 YITP QEC Workshop / Logical Quantum Information Processing)。謝

2026-10-22
量子計算研究所

歡迎 Mohammad A. Alhejji 博士加入量子所 🎊

我們非常榮幸歡迎 Mohammad A. Alhejji 博士加入鴻海研究院量子計算研究所!Mohammad A. Alhejji 於科羅拉多大學波德分校(University of Colorado Boulder)取得物理學博士學位,並擁有賓州大學(University of Pennsylvania)物理碩士以及數學與物理雙學士學位(Magna cum laude)。他的研究核心聚焦於量子

2026-10-01
量子計算研究所

鴻海研究院量子計算成果獲頂級密碼學會議 ASIACRYPT 2026 肯定 廣岡大河兼任議程委員深化國際鏈結

量子所(HHQC)在量子密碼學領域再獲重要國際學術成果!由研究員廣岡大河(Taiga Hiroka)與所長謝明修(Min-Hsiu Hsieh)以及研究院顧問京都大學(Kyoto University)Tomoyuki Morimae 教授團隊合作完成的最新研究成果《Hardness of Quantum Distribution Learning and Quantum Cryptography

2026-09-23
量子計算研究所

台德量子科技專題研討會於寶高智慧產業園區登場:聚焦離子阱系統與應用量子資訊

由鴻海研究院離子阱實驗室(TIQC)、量子計算研究所(HHQC)及德國跨國團隊共同參與的「台德量子科技專題研討會」(Taiwan x Germany Mini-Symposium)於 2026 年 8 月 4 日在新北市新店區寶高智慧產業園區舉行。本次研討會以「應用量子資訊及其在離子阱系統上的實現」(Applied Quantum Information and Its Implementatio

2026-09-10
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🌟 鴻海研究院量子所在AQIS2026大放異彩

第 26 屆亞洲量子資訊科學國際會議(AQIS 2026)於韓國大田 KAIST 舉行,鴻海研究院量子計算研究所(HHQC)展現了豐碩的研究成果,涵蓋大會全體演講(Plenary Talk)、兩場常規口頭演講(Regular Talk),以及榮獲最佳海報獎(Award Winners)的亮眼表現。🏛️ 謝明修所長受邀發表大會全體演講:剖析量子錯誤更正現況與未來謝明修(Min-Hsiu Hsieh

2026-09-02
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歡迎 Kaumudibikash Goswami 博士加入量子所 🎊

我們非常榮幸歡迎 Kaumudibikash Goswami 博士加入鴻海研究院量子計算研究所,擔任資深研究員!Kaumudibikash 於澳洲昆士蘭大學(University of Queensland)取得物理學博士學位,並擁有印度太空科學與技術學院(IIST)光學工程技術碩士學位。他的研究核心聚焦於量子非馬可夫性(Quantum Non-Markovianity)、不定因果序(Indefi

2026-09-01
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量子所科普:計算的起源

講者: Dr. Hakop Pashayan當我們想到「計算」時,腦海中浮現的通常是數據中心裡嗡嗡作響的伺服器,或是智慧型手機內部的矽晶片。我們將計算視為一項純粹的人類工程——一種我們為了處理數字和呈現圖形而打造的工具。然而,這種觀點在本質上並不完整。計算不僅僅是一項發明,它是一種編織在自然界最核心結構中的普遍過程。在近期對「資訊物理學」(Physics of Information)的探索中,我

2026-06-03
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量子所科普:資料的幾何輪廓——從拓樸數據分析到量子演算法的指數級優勢

講者:陳國進 博士一、 緒論:突破傳統維度降維的幾何視角在當代巨量資料(Big Data)與機器學習的範疇中,我們經常需要處理來自各個領域的複雜點雲(Point Cloud)數據。這些數據往往具有極高的維度,且伴隨著大量的雜訊。傳統的數據處理思維,多半依賴如主成分分析(PCA)等降維技術,或是基於局部距離度量的分群演算法。然而,這些傳統方法在將高維數據強行投影至低維空間,或是處理結構不規則的流形(

2026-04-17
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更正、分群、抗雜訊 打造高效演算法

量子電腦的概念在1980年代逐漸成形,並在1994年因「秀爾演算法」的出現迎來重大突破,吸引全球科學界投入研究。到目前為止,已經有百位元等級的量子電腦問世。然而,量子位元非常容易受到環境雜訊干擾產生錯誤,而且隨著量子位元數增加,錯誤率會呈指數級成長。為了確保運算精確度,必須透過量子錯誤更正(quantum error correction), 來偵測並修正這些錯誤。量子錯誤更正的黃金三角目前量子電

2026-04-17