超導量子比特有多種形式。IBM量子處理器核心所採用的Transmon量子比特，能發展至今，Hanhee Paik功不可沒。
正是憑藉對Transmon量子比特相干時間的突破性改進，Paik向世界證明了超導量子電腦的可行性。如今，IBM在全球運營著一批以她設計的Transmon量子比特為核心的量子電腦。而今天，Paik在IBM的職責，是幫助研究人員探索這些系統的創新應用。
她目前主管IBM在芝加哥的多個項目，其中包括IBM近期與伊利諾伊州共同設立的國家量子算法中心（NQAC），該中心的成員單位涵蓋伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UIUC）和芝加哥大學。
IBM已與UIUC簽署新協議，宣布擴展Discovery加速器研究所，目標是推進量子中心計算，並開發融合高性能計算（HPC）與量子計算優勢的算法，以實現變革性成果。
IBM將向UIUC的學生和研究人員開放IBM量子電腦的訪問權限，使其與UIUC國家超算應用中心（NCSA）的Delta及DeltaAI超算系統協同運作。這種"量子中心"架構將使研究人員能夠測試新算法，並在真實場景中探索量子應用案例。
"沒有算法，量子計算就無從解決問題、推動經濟發展。"
Paik將依託自身在量子系統領域的深厚積累，以及在日本工作期間積累的高性能計算知識，主導推動該議程的落地。
近期，我們與她進行了一次深入對話，聊到了IBM與UIUC的合作，以及量子研究的過去、現在與未來。
您是如何參與到與UIUC的合作中的？
我目前共同負責IBM研究院的學術合作項目，UIUC是我們最重要的合作夥伴之一。同時，我還負責伊利諾伊州全境的量子相關事務，這也是我搬到芝加哥的原因。除了此次研究所續簽合作之外，IBM近期還與伊利諾伊量子與微電子園區（IQMP）達成合作，共同設立NQAC，並將於今年9月在芝加哥部署一台IBM Quantum System Two。Pritzker州長的願景是將量子技術應用於科學和產業問題，促進經濟增長，而算法在其中至關重要。沒有算法，量子計算就無法真正解決問題、驅動經濟。我們希望這個中心能成為全州研究人員匯聚交流的平台。
Discovery加速器研究所未來五年的發展藍圖是什麼？
我們希望推動計算領域進入下一個篇章。我們對量子中心超算的願景是實現CPU、GPU與QPU的深度融合，同時推進AI平台建設，以支撐下一代AI工作負載。UIUC在科學計算領域擁有深厚的專業積累，從今年起，他們可以通過雲端訪問我們的IBM量子電腦，與其HPC系統協同工作。我們的研究目標之一，是高效整合量子與HPC工作流程，讓這一技術真正觸達學生和研究人員。
您說得讓量子中心超算聽起來很簡單！
其實一點都不簡單。有時候要用到QPU，有時候要用到GPU和CPU，在一個集成系統中，工作流程極為複雜。IBM與日本理化學研究所（RIKEN）共同開創了一套工作流程，用於高效管理量子計算資源並執行算法。在進行量子計算時，HPC不能處於閒置狀態，因為同時有成千上萬的用戶在使用這些系統——它們是共享資產。
您最希望量子中心超算解決哪類問題？
我很好奇，量子與GPU的集成系統能否幫助我們發現量子加AI的融合算法。我們希望探索更多能夠高效利用這兩類資源的算法。基於採樣的量子對角化（SQD）算法就是一個很好的例子，它充分結合了量子與經典計算各自的優勢。鐵硫分子Fe4S4是細胞線粒體中通過電子傳遞產生能量的關鍵分子，單靠暴力求解的HPC方法無法計算其基態能量。然而，IBM與RIKEN的研究人員藉助量子中心超算成功解決了這一問題，這是量子中心超算算法強大能力的有力佐證。
IBM與UIUC將聚焦哪些類型的算法和應用？
材料科學與凝聚態物理是核心方向，我們計劃研究能夠求解開放量子系統、含缺陷系統以及強關聯繫統（其行為類似超導體）性質的算法。物理定律能夠解釋材料的工作原理，但我們對產生這些特性的微觀機制仍知之甚少。我們希望量子中心超算能夠幫助我們更深入地理解物理規律，進而發現新型材料。
您將重點推進哪些新的AI項目？
我們希望利用AI設計更高效的晶片和系統，這個項目我們稱之為"從算法到晶片再到系統"。這不僅僅是將AI用於CPU設計，我們同樣希望用AI來設計QPU——QPU需要量子比特之間具備高度複雜的連接方式，以運行更高效的糾錯碼。
量子技術更廣泛普及的主要障礙是什麼？
我認為一個障礙在於人們普遍認為使用量子計算必須先學量子力學。我們將持續構建抽象層，讓量子電腦變得更加易用。例如，IBM的開源量子編程語言Qiskit，其設計初衷就是讓所有人都能輕鬆上手量子計算。
您從電腦科學領域的同行那裡學到了什麼？
我學到了很多關於HPC、軟體和計算架構的知識，也深刻認識到作業調度對於管理共享計算資源的重要性。我們需要認真思考數據工作流，讓計算更高效，並妥善管理量子與HPC資源，實現無縫訪問。編程語言對於降低用戶使用這些系統的學習門檻至關重要。
您從設計量子比特，到開始思考數據工作流，這轉變太大了！
我們現在聊的是量子計算，但量子數據只存在於處理器上。一旦離開處理器，數據就變成了零和一，其中仍然包含由量子電腦處理過的"量子資訊"。要讓它真正發揮作用，我們需要利用量子處理器處理過的經典數據，而這就需要思考這些零和一的流動方式。這正是我在日本和HPC科學家共事兩年所學到的！
IBM十年前將第一台量子電腦接入雲端時，只有5個量子比特，而即將入駐芝加哥的IBM Quantum System Two將擁有超過100個量子比特。您有沒有預料到會有今天？
我一直覺得自己像《愛麗絲夢遊仙境》里的愛麗絲，追著兔子跑向下一個地方。我專注於一個目標，然後是下一個，再下一個，直到走到今天這個位置。如果量子計算領域沒有持續進步，我大概早就停下來了，因為兔子也不會再跑了。但總有新的有趣之事值得追尋。
五年前，您因在量子比特領域的開創性工作當選美國物理學會（APS）會士，是什麼讓您轉型離開硬體方向？
我想探索量子算法，親自使用我花了整個職業生涯努力建造的量子電腦。但這個轉型並不容易。2018年，作為一名硬體科學家，我對算法幾乎一無所知。Jay Gambetta於2019年出任IBM Quantum副總裁，他是量子算法領域的專家。當他邀請我擔任他的首席幕僚時，我毫不猶豫地答應了，心想這是難得的學習機會。
之後您又做了什麼？
任職期滿後，Jay鼓勵我轉入技術商務拓展崗位，我在那裡學習了商業技能，並簽下了幾筆量子業務合作協議。我與法務團隊、合同團隊並肩工作，觀摩同事談判——那真的是一門藝術。此後，我赴日協助組建量子團隊，與他們共同推進量子中心計算軟體與算法的研究，收穫了大量電腦科學知識。如今，我在芝加哥適應新角色，主導IBM量子算法合作夥伴關係。
您是如何在量子、HPC、銷售、學術等不同世界之間遊刃有餘的？
我來自韓國，本科就讀於延世大學（現已成為IBM的客戶）。赴馬里蘭攻讀博士時，我幾乎不會說英語，對美國文化也很陌生，經歷了漫長的融入過程。如今作為一名美國人，我感覺自己更像一個千禧一代，因為研究生院的同齡人大多都是那個年代的人，他們重塑了我的文化認知。這段經歷讓我變得更加靈活和適應力強。時至今日，我理解美國文化、韓國文化，也懂得日本文化。為Jay工作期間，我需要組織技術會議、協助管理團隊、構建敘事框架和演示材料，學會了如何與各種背景的人溝通交流。那段經歷讓我成長了太多。
您曾經想過自己會走到今天這一步嗎？
我從沒想那麼遠。我只是一直追著兔子跑。在寫論文時，我研究的是如何延長相干時間——這是超導量子比特的核心難題，因為當時很多人認為超導方向沒有未來。但如果能讓相干時間更長，計算就成為可能。我去耶魯做第二個博士後，就是因為聽說他們的量子比特相干時間達到了1.5微秒，遠超我的論文水平，我當然想去那裡學習！在耶魯，我設計出了相干時間提升100倍的量子比特。正是那時，IBM向我伸出了橄欖枝——他們已經在考慮如何將量子技術產業化了。
Q&A
Q1：Transmon量子比特的相干時間突破為什麼重要？
A：相干時間決定了量子比特能維持量子狀態的時長，時間越長，量子電腦能執行的計算就越複雜。Hanhee Paik在耶魯期間設計出相干時間提升100倍的量子比特，直接證明了超導量子電腦的實用可行性，這也是IBM後來建立量子電腦商業化路徑的關鍵技術基礎。
Q2：IBM與UIUC合作的Discovery加速器研究所主要研究什麼？
A：研究所聚焦量子中心超算，目標是整合CPU、GPU和QPU，推進量子與高性能計算（HPC）融合。研究方向包括材料科學、凝聚態物理中的強關聯繫統，以及用AI輔助設計量子晶片。同時也致力於開發高效算法，讓量子計算對更多學生和研究人員可及。
Q3：普通開發者怎麼使用IBM的量子電腦？
A：IBM提供開源量子編程語言Qiskit，專為降低量子計算使用門檻而設計，不需要深厚的量子力學背景也能上手。此外，UIUC的研究人員可以通過雲端訪問IBM量子電腦，與現有HPC系統協同工作，IBM也在持續構建抽象層，讓量子計算變得更加易用。
