科技前沿 第28期

机器学习技术首次应用于解决量子信息难题。

上海交通大学金贤敏团队与南方科技大学教授翁文康6月15日在《物理评论快报》发表《量子态的实验性机器学习》（Experimental Machine Learning of Quantum States），实现了基于人工神经网络的量子态分类器，标志着机器学习与量子信息的深度交叉，或为量子信息技术带来一场新的变革。

新型晶体管有望为集成电路技术提供新方案。

北京大学张志勇教授课题组6月14日在《科学》发表题为《用于高能效高性能电子开关的狄拉克源场效应晶体管》（Dirac-source field-effect transistors as energy-efficient, high-performance electronic switches）的文章，提出一种新型超低功耗的场效应晶体管，突破了晶体管室温亚阈值摆幅的热发射理论极限，有望为3 nm以后技术节点的集成电路技术提供解决方案。