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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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
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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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HHQC 持續支持台灣量子人才培育:贊助 2026 Qiskit 黑客松並頒發企業特別獎

鴻海研究院量子計算研究所(HHQC)今年持續力挺由國立臺灣大學—IBM 量子電腦中心(NTU-IBM Quantum Hub)主辦的「2026 Qiskit 量子計算黑客松」(Qiskit Hackathon Taiwan 2026),以具體行動深耕台灣在地量子科技生態圈與前瞻技術人才培育。🎓 聚焦實務創新:陳琦畯研究員代表頒發企業特別獎在本次黑客松競賽與使用者大會活動中,HHQC 特別設立企業

2026-08-17
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🌟 HHQC 量子化學模擬研究榮登國際期刊《Physical Review Research》

鴻海研究院量子計算研究所(HHQC)宣布,由研究員 Calvin Ku、研究員 Yu-Cheng Chen、謝明修所長,與香港城市大學(City University of Hong Kong)的 Alice Hu 教授合作的最新研究成果,已正式獲國際知名學術期刊《Physical Review Research》接收發表。該研究題目為 “Benchmarking quantum simulati

2026-07-13
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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