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新人新语 | 李彤阳:量子计算与机器学习相约北大

  2021年,前沿计算研究中心迎来了第二位量子计算方向的新体制助理教授:李彤阳。虽然广义上同为“量子计算”方向,但他的研究兴趣又与其他老师有所不同,并且,他还把理论方面的工作与机器学习结合起来。来听听他的故事吧。

  

  李彤阳,2015年在清华大学交叉信息研究院(姚班)和数学科学系分别获得工学士学位和理学士学位,2020年在美国马里兰大学获得博士学位,之后在麻省理工学院从事博士后研究工作。2021年7月加入北京大学前沿计算研究中心,任助理教授(博士生导师)。他的科研围绕理论计算机、量子计算、人工智能的交叉领域展开,研究成果已在 STOC、IEEE Transactions on Information Theory、ICML、NeurIPS、AAAI 等期刊、会议发表论文十余篇;5次受邀在国际量子信息方向的权威会议 QIP 上作报告;担任量子科学领域期刊 Quantum 的期刊编辑,以及相关领域多家顶级期刊和会议的审稿人,并于 ICML 2020会议中荣获优秀审稿人奖(Top Reviewer Award)。曾获得 IBM 博士奖学金、美国自然科学基金委 QISE-NET Triplet 奖学金、以及马里兰大学 Lanczos 奖学金。

 

  问:可以谈谈你的研究领域吗?

 

  李彤阳:我的主要研究领域是量子计算领域的理论研究,特别是量子机器学习、优化算法的设计等。一方面,从历史上来看,学术界和工业界对于量子计算的最初兴趣都源自于 Shor 的大数分解算法:对于经典计算机上已知最优的算法,分解两个大的质数也需要指数大的时间,而量子计算机可以在多项式时间内解决这个问题。我科研的核心目标是寻找更多理论上具有明显优势的量子算法,其应用范围不再是数论或者代数相关的问题,而是机器学习、优化等在计算机领域具有广泛应用的技术,从而极大拓展量子计算的影响力。另一方面,对于现阶段的中等规模含噪声的量子计算机(Noisy, Intermediate Scale Quantum Computer, NISQ),也很有必要利用机器学习、优化等相关技术来测试与提升量子计算机的运行能力,并希望寻找到量子计算机的实际应用。

 

  

  问:现在全球量子计算领域的人才紧缺,你为什么选择在此时回国呢?

 

  李彤阳:确实,量子计算领域这几年发展迅速,在世界范围内迎来了一波“量子热”。我在美国学习工作了六年,美国高校有很多顶尖量子科学研究中心,例如麻省理工学院 Center for Theoretical Physics,加州理工  Institute for Quantum Information and Matter,芝加哥大学 Chicago Quantum Exchange,马里兰大学  Joint Center for Quantum Information and Computer Science 等。同时,美国的工业界,例如 Google,IBM,Microsoft,Intel,Amazon 等,也都在量子计算领域加大了投入,热衷招聘相关领域的人才。

 

  与此同时,我国近年来对于量子计算领域也越来越重视,特别是量子信息、人工智能均被我国列入重大科研项目,“十四五”规划和2035远景目标中也提到我国要大力发展人工智能、量子计算等前沿科学。一方面这些令人振奋的消息激励我选择回国,选择加入祖国量子计算科研中,努力为祖国培养一批量子计算领域的人才,为祖国量子计算领域发展做贡献;另一方面申请教职的几个月,与中心各位老师的交流让我倍感亲切,我感觉更喜欢中国的文化底蕴和生活氛围;还有就是回国入职北大也是父母心心念念的期盼。

  

  问:可以谈谈你初到中心的体验吗?

 

  李彤阳:总体来讲,我很喜欢中心团结友善和谐的氛围。中心的年轻老师比较多,教育背景都比较接近,很容易和大家互动并熟悉起来。三位资深的老师,陈宝权老师、邓小铁老师、王亦洲老师非常有亲和力,让初入燕园的我一见如故。四位专职行政老师在我回国的历程中,给予了我很多帮助,倍感温暖。中心每周有一次教师午餐会,对中心的各项事务都进行认真、清晰、透明的讨论,运转非常有效。学术方面,中心的科研氛围也十分浓厚,过去的几个月我已经开始远程指导图灵班学生的科研,他们对科研积极踊跃,主动与我讨论科研话题,思维活跃敏捷,经常能创新性地提出很好的想法。我期待与更多老师和学生的学术交流与合作。我特别喜欢静园五院,绿树红门、安静优雅,放眼望去古香古色,在这里工作心旷神怡。

  

  问:对未来的科研工作有什么规划?

 

  李彤阳:接下来的几年,我的研究仍会聚焦在量子计算的理论研究上面,特别是机器学习、优化算法的设计。机器学习理论是近些年计算机科学的一个非常重要的领域:一方面,机器学习技术在各行各业都发挥越来越重要的作用;另一方面,虽然经典计算机上的机器学习理论已经取得了一些进展,但是量子计算机上的机器学习理论还有很多空白亟待填补,广泛存在开放性问题。基于此,在科研方面,我的主要精力将放在量子机器学习、优化算法的系统性研究上面。不过我对于理论计算机科学总体来讲都是很有兴趣的,如果学生愿意研究代数、数论、图论等传统问题的量子算法,我也有不少合适的课题可供大家探讨。

 

 

  具体来讲,我的课题组每周都会有组会,计划按照单双周进行不同的内容:单周是比较宏观的讨论,聊一聊大家最近看到的有意思的文章;之后每个人大约讲5-10分钟自己最近在考虑的问题或者读的文章。双周是比较具体的讨论,学期初的时候我会排序,大家按照顺序轮流给1个小时左右的报告,最好是自己的研究进展,也可以是自己正在学习的一些内容。此外,每个学生我每周都会安排一个小时左右的时间单独见面讨论。我个人的感觉是对于理论计算机领域的研究,比较容易出现一个问题过于简单很容易做出来,或者问题太难明显超过学生能力的情况,因此需要导师时常亲临指导,提一些相对底层、具体的建议。当前我思考的量子计算领域可以做的项目挺多的,欢迎同学们找我探讨学术以及参加我的组会(预计2021年秋季学期开始)。

  

招聘信息

  福利来啦~ 李彤阳助理教授团队现招聘博士生、博士后、访问学生:

  • 博士生:2018级本科生(2022年毕业),有推免资格;或2022年毕业的硕士生
  • 博士后:2022年毕业的博士生
  • 访问学生:北京地区在读本科生

 

  欢迎对量子计算有好奇心、科研热情、具有较好数学或者编程方面能力的同学咨询详情:tongyangli@pku.edu.cn。