[发明专利]一种量子计算和人工智能融合的方法

权利要求书

1.一种量子计算和人工智能融合的方法，其特征在于，

将传统业务架构和量子计算架构融合，包括经典大数据架构和量子计算架构的结合以及人工智能架构和量子计算架构的结合；

利用经典业务架构的方法和算法，来完成业务层的实现，在需要算力的时候结合量子计算的架构，进行算力的识别使用，完成大数据在经典计算和量子计算中的实现；

结合量子计算超强算力架构，实现模型的训练，识别，满足业务场景的实时数据处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

大数据处理采用经典大数据业务架构和量子计算架构融合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

具体步骤如下：

步骤1)大数据经典业务架构采用传统的ETL方式进行海量数据的采集分析处理；

步骤2)经典计算资源算力由量子计算架构提供，通过调用、编写量子识别高级语言转换为量子计算机能够识别的语言，量子计算识别语言由各种比特门组成；

步骤3)通过量子编译器解析、识别量子高级语言，发送到量子后端进行运算，电路通过所有编译器引擎后，将被发送到后端；

步骤4)量子计算运算结果，结合业务架构统一反馈到业务前台快速完成大数据的采集、存储、分析处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

后端是实际的量子硬件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

量子编译器的作用是将高级语言转化成硬件指令，并在量子程序的各个不同的中间层进行优化。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

模型训练采用经典深度学习架构和量子计算架构融合。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

具体步骤如下

步骤1)经典人工智能架构为数据处理(数据标注)、模型训练(采用经典模型算法)、模型管理、部署和优化；

步骤2)经典计算资源算力由量子计算架构提供，通过调用、编写量子识别高级语言转换为量子计算机能够识别的语言，量子计算识别语言由各种比特门组成；

步骤3)通过量子编译器解析、识别量子高级语言，发送到量子后端进行运算，电路通过所有编译器引擎后，将被发送到后端；

步骤4)量子计算运算结果，结合业务架构统一反馈到业务前台快速完成人工智能的模型训练、部署、优化、调用。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

后端可以是实际的量子硬件。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

量子编译器的作用是将高级语言转化成硬件指令，并在量子程序的各个不同的中间层进行优化。