2024年中国“双法”研究会——玻色量子基金项目

2024年度中国“双法”研究会一一玻色量子基金项目，启动于2024年8月6日，截止申报截止时间:2024年9月20日23:59(北京时间)。

经过项目评审专家组从课题申报研究意义、方法的科学性/创新性、研究方案、研究产出等方面进行了严格的综合评估，共5个项目成功脱颖而出，现将拟资助的合作项目予以公示。

（以下排名不分先后，按姓氏首字母排序）

结果公示

顾伟

东南大学

申报课题：基于 QUBO 模型及相干伊辛机的新型电力系统调度决策模型应用研究

顾伟，国家杰出青年科学基金获得者，入选国家级青年人才计划，IET Fellow，东南大学党委发展规划与学科建设部副部长、“双一流”建设办公室副主任，分布式发电与主动配电网研究所所长。主要从事综合能源系统、电力系统仿真、分布式发电与微电网等领域的研究。主持国家重点研发计划战略性国际科技创新合作重点专项1项、国家自然科学基金联合基金（重点支持）项目1项、面上/青年项目3项，江苏省杰出青年科学基金1项，国家重点研发计划课题1项，牵头获得江苏省科学技术奖一等奖1项、中国电力科学技术一等奖1项，中国仿真学会科学技术一等奖1项、教育部自然科学二等奖1项、日内瓦国际发明展金奖2项。在国内外核心刊物上发表SCI论文150余篇，授权国家发明专利60件、美国发明专利5件。

点评：团队与产业界合作紧密，在国网承担多项研究课题，对真实场景有深刻理解，并且在量子计算与Ising模型结合方向有研究基础。

高放

广西大学

申报课题：考虑传输线切换的安全约束机组组合量子分解算法研究

高放，广西大学电气工程学院教授，博士生导师，中科院青年创新促进会会员，TCCT量子控制理论与技术学组委员，IEEE Control Systems Society Quantum Computing Systems and Control专委会委员，广西自动化学会秘书长，研究兴趣包括量子（启发式）算法、（量子）机器学习、电力系统优化与调度等，在IEEE TSTE、Applied Energy、Energy、Energy Conversion and Management等期刊上发表论文80余篇，指导学生获得第二届“司南杯”量子计算编程挑战赛专业组特等奖、首届APMCM“五岳杯”量子计算挑战赛总决赛铜奖等奖项。

点评：团队在基于量子计算的电力系统问题求解上已有研究成果，尤其在基于Ising模型的量子算法设计方案中有丰富的经验。

孙鹏

天津大学

申报课题：基于相干光量子计算和Benders分解的最优分类树研究

孙鹏，天津大学管理与经济学部副研究员，硕士生导师。博士毕业于荷兰埃因霍温理工大学。曾在欧洲外卖平台Just eat Takeaway.com担任商业分析师。目前共发表国内外著名期刊论文10余篇，其中5篇以第一作者/通讯作者身份发表在EJOR, TRB, TRE 和IJPR等顶级期刊上。指导学生参加首届五岳杯量子计算挑战赛分获银奖、铜奖并获得优秀指导教师奖。指导学生入围量子计算黑客松总决赛荣获三等奖并获得优秀导师称号。

点评：申报场景有望辐射到多行业场景中的共性问题，且曾在五岳杯等量子建模大赛中对基于Ising的量子算法设计有突出成绩。

余乐安

四川大学

申报课题：基于量子退火的两阶段大类资产投资组合优化研究

余乐安，现为四川大学海纳特聘教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者、中国青年科技奖获得者、中国科学院“百人计划”获得者、国家高层次人才特殊支持计划入选者、国际系统与控制科学院院士、亚太人工智能学会会士。曾任香港城市大学研究员、日本甲南大学特约客座教授、中国科学院“百人计划”特聘教授、西北工业大学大数据交叉科学应用研究中心主任兼首席科学家。兼任大数据与商务智能技术工业与信息化部重点实验室首席科学家、中国管理现代化研究会常务理事兼副秘书长、中国系统工程学会常务理事、中国优选法统筹法与经济数学研究会常务理事、中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会理事长、中国管理现代化研究会商务智能专业委员会副主任和中国系统工程学会应急管理系统工程专业委员会副主任。

点评：项目在原有量子投资组合问题基础上，创新性的引入了大类资产配置优化，从而形成了两层优化结构更加贴近实际业务，且团队对Ising建模有丰富研究基础。

杨飞

山东大学

申报课题：基于经典混合光量子算法技术在金融市场预测中的探索与应用

杨飞，山东大学机电与信息工程学院副教授，曾在英国曼彻斯特大学进行访问学习，目前主要从事机器学习、计算机视觉、三维数据可视计算和生物计算相关研究。在领域重要期刊和会议累计发表论文40余篇，获得发明专利授权1项。主持及参与国家级项目4项，省部级项目8项，主持市级项目2项，企业合作项目2项，包括心脏的多形态耦合与层级级联计算可视化方法的研究、机器人视觉图像去噪复原及机器人视觉追踪研究等。

点评：该团队提出的Ising时序预测模型在金融、电力等领域都属于共性问题，且与业内头部企业有合作基础，能够为场景实践提供试点环境。

此次项目基金的发起，既是参与“量子计算+”生态建设的一小步，也是量子计算行业实用化发展的一大步。

同时，“量子计算+”的生态建设也需要众人拾柴火焰高。玻色量子还联合CCF（中国计算机学会）发起“CCF-玻色量子计算应用创新基金”。热烈欢迎大家持续关注，期待共同产出更多的量子创新成果。