（图文 盛钰莲| 编辑 信息| 审核 杨莉萍）9月20日上午，信息学院“Happy Hour”年度第12期学术交流会在一综B113举行。受信息学院院长张红雨教授邀请，华中科技大学网络空间安全学院路松峰教授来校作了题为“量子计算相关技术交流”的学术报告。报告吸引众多师生参与。

   路松峰教授长期从事工业互联网安全、量子计算和区块链方向的研究和开发工作，在国内外重要刊物和国际会议发表论文240篇，其中SCI收录100多篇。申请/授权74项国家发明专利，牵头制定国家标准1项、团体标准1项，参与制定国家标准2项，行业和团体标准12项。获国家密码管理委员会科技进步二等奖1项、湖北省科技进步二等奖1项

   路松峰教授报告中首先介绍了他所从事的4个主要研究方向：量子机器学习、量子密码学、量子计算及其经典应用。路教授介绍到，他们团队最开始研究量子搜索，传统的经典搜索算法复杂度为O(N)，量子搜索算法复杂度则为O(√N)，而他们团队所提出的部分绝热量子搜索算法，使得多目标量子搜索在多目标解数为M时，搜索复杂度为O(√N/M)达到世界领先水平，相关成果发表在PRA上。在量子通信方面，路教授介绍了量子密钥分配系统与BB84协议的仿真过程。量子密钥协商基于量子力学的不可克隆原理，确保了密钥传输的绝对安全，一旦发生窃听，量子态会发生坍缩，从而被检测到。

   在量子机器学习方面，路松峰教授讲解了如何利用量子计算的高并行性来优化传统机器学习算法。他以监督二分类模式识别问题为例，团队通过经典数据量子编码、机器学习算法线路构造和机器学习可视化3个步骤，实现量子机器学习算法。与此同时，路松峰教授还对量子机器学习中的量子态的可视化进行了展示。报告期间，张红雨教授提问：“这些算法是人工智能领域的经典算法，在量子计算领域有什么特别之处？”路教授回答：“算法本身是经典的，但通过量子计算机实现，可显著提高计算效率。”

   然后，路松峰教授对量子密码学、量子安全多方计算、量子网络攻防、量子生物计算等方面进行了详细介绍。报告结束，现场师生从数学、安全以及该领域就业前景等多角度向路教授提问交流，路教授耐心解答了大家的问题，为师生们提供了宝贵的学术见解和研究思路。