维度网讯，2026年6月5日，量子软件工程开发商Classiq与智利天主教大学（Pontificia Universidad Católica de Chile, UC Chile）共同发起一项为期12个月的研究计划，旨在开发用于高级生物医学图像分析的混合量子-经典机器学习算法。该项目通过Avanza UC 2025竞赛资助，标题为“通过量子计算增强病理学”，建立了拉丁美洲首个计算病理学联盟。

项目整合了Classiq的自动电路综合平台与NVIDIA的CUDA-Q混合基础设施，并利用了巴西研究机构——包括奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会（Fundação Oswaldo Cruz, FIOCRUZ）和巴伊亚联邦大学（Universidade Federal da Bahia, UFBA）——提供的精选组织病理学数据集。协同设计路线图解决了全切片组织图像的高维度和特征复杂性问题，这些问题在像素级分割任务中给经典计算机视觉架构带来压力。研究团队并未完全依赖深度经典神经网络，而是开发了针对肾脏病理学优化的混合量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）流水线，使用Classiq的抽象功能建模环境自动综合和优化专门的量子网络拓扑，绕过了手动门级编程的限制。

联合计算病理学工作流程聚焦三个临床分析目标。量子卷积神经网络（Quantum Convolutional Neural Networks, QCNNs）调整量子卷积层以压缩高分辨率结构特征，优化复杂组织样本中的自动肾小球分割。变分量子分类器（Variational Quantum Classifiers, VQCs）应用参数化变分量子逻辑态执行多类肾脏病变分类模型。量子核方法（Quantum Kernel Methods）利用高维量子态空间执行语义模式搜索，在密集的组织学切片中隔离细微的诊断异常。

编译后的软件栈通过统一运行时环境执行。混合算法使用NVIDIA CUDA-Q平台编译，实现低延迟协处理器数据路由。该框架使团队能够在经典NVIDIA AI超级计算基础设施上运行高保真算法仿真，然后将优化后的、硬件就绪的电路下放到IonQ的离子阱量子处理单元（Quantum Processing Units, QPUs）上进行物理基准测试。

该合作伙伴关系为南美医疗技术领域的高级计算应用建立了运营锚点，直接符合智利《2025-2035年量子技术国家战略》。项目由智利天主教大学物理学院的Dardo Goyeneche博士指导——他同时领导QuDIT研究小组和智利通用量子计算机建设项目QuAntü——并得到圣康塞普西翁天主教大学（Universidad Católica de la Santísima Concepción, UCSC）的Daniel Uzcátegui博士支持。通过将Classiq的硬件无关编码层嵌入区域医疗保健流水线，该计划创建了一个经过验证的框架，将新兴量子优势直接带入活跃的公共卫生诊断工具。

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