文／陳冠霖 資科工所碩士生

講者 John C. S. Lui 為香港中文大學計算機科學與工程學系教授 ，這次演講的主題是「Quantum Internet: The Final Frontier」，旨在鼓勵年輕學者和學生將研究視野拓展到當前擁擠的人工智慧（AI）/大型語言模型（LLM）領域之外，專注於更具長遠意義的量子網路（Quantum Internet）基礎研究。

呂教授指出，過去幾年研究焦點集中於 AI 和 LLM，導致該領域競爭極度白熱化，呼籲大家「think beyond AI」，轉向量子網路，因為它代表著一個具有深遠影響的領域。他強調量子計算的成功將使國家或公司能夠跨越式發展競爭對手，因為一個最佳經典電腦需耗費 120 年解決的問題，量子電腦可能只需一個月。量子網路的關鍵應用包括量子金鑰分發（QKD）以確保通訊安全，以及實現高解析度傳感。呂教授為非物理學背景的聽眾簡要介紹了量子力學的核心概念，並強調進入此領域僅需掌握線性代數，特別是涉及複數的希爾伯特空間。量子網路的基石是量子糾纏（Entanglement），它允許完美隨機性共享作為秘密金鑰。由於量子資訊在長距離傳輸中成功的機率會指數級下降，量子中繼器（Quantum Repeaters）的技術至關重要，它通過糾纏交換來克服距離限制，提高端到端糾纏的建立成功率。

在網路協定設計上，呂教授應用了 Online Learning 理論，特別是 MAB 演算法的思想，解決實際挑戰。在量子路徑選擇問題中，網路鏈路被視為 MAB 模型中的「臂」。研究團隊設計了一種演算法，透過彈跳的基準測試操作來估計鏈路的保真度，並利用霍夫丁不等式的置信區間來消除劣質鏈路。實驗結果顯示，相較於傳統方法，他們的演算法能以顯著更少的量子資源（彈跳次數），高效且準確地找到最佳鏈路。此外，為了解決未來多個量子 ISP 之間去中心化的全球路由問題，他們探討了量子邊界閘道器協定（QBGP）。QBGP 旨在維護和選擇一條最高保真度的路徑，同樣藉助類似 MAB 的線上學習演算法來主動選擇和優化這些路徑，從而減少所需的量子資源並提升網路吞吐量。

呂教授總結時，將當前的量子網路研究比作 1960 年代和 70 年代網際網路研究的初期階段，充滿了挑戰與機遇。他認為，量子電腦的「量子電路」結構為研究人員提供了第二次機會來重新設計量子編程語言、量子編譯器等基礎計算工具。他鼓勵年輕學者選擇成為先驅者，因為這是一個競爭少、充滿 low-hanging fruits 且研究方向長久持續的領域。儘管目前來自公司的研究經費較少，但他相信專注於基礎且有意義的研究，將比在擁擠的 AI 領域追求短期熱點更有價值。