【挑战与需求】

气象预测面对的是高度复杂且持续演化的真实世界系统。

温度、湿度、气压、风场、降水等变量相互耦合，局部扰动可能在未来预测中不断放大，使长期预报、极端天气识别和区域性变化捕捉具有较高难度。传统气象模型和经典机器学习方法通常依赖更大规模的模型参数、更密集的数据处理流程和更高的计算资源，但在长期预测场景中，单纯扩大模型规模并不一定带来同比例的精度提升。

根据不筹量子首席科学家李晓鹏与合作者发表于《Physical Review Letters》的研究论文“High-Accuracy Temporal Prediction via Experimental Quantum Reservoir Computing in Correlated Spins”，真实天气数据具有明显随机波动和混沌特征，是检验新型时序预测能力的重要场景。

【技术路径】

针对这一挑战，不筹量子基于量子储层计算构建面向气象时间序列的量子AI预测引擎。

该方案将真实气象数据编码进入量子储层，利用量子多体系统天然存在的复杂动力学、量子关联和高维状态空间，对历史气象信息与当前输入进行联合处理。

与依赖深层量子线路的方案不同，该研究直接利用量子自旋系统的自然演化生成储层动力学，并将弛豫过程转化为可利用的“渐消记忆”能力，使系统能够持续保留近期时序信息。同时，团队引入时间复用读出机制，在不显著增加硬件负担的情况下提升有效读出维度，从而增强小规模量子系统对复杂气象序列的表达能力。

【价值与意义】

实验结果显示，在真实天气长期预测任务中，仅由9个量子比特构成的量子储层，已经能够实现优于数千节点经典储层网络的预测精度；在温度预测中，结合非线性后处理后，量子储层方案进一步超过10000节点经典回声状态网络，在湿度预测中也表现出与大规模经典模型相竞争的能力。

该成果首次在实验系统中展示了量子机器学习在真实任务中超越大尺度经典模型的潜力，为气象预警、长期趋势研判、极端天气辅助识别和复杂地球系统模拟提供了新的算力路径。

在此基础上，不筹量子已推进与安徽气象局的首批量子项目战略合作，面向更高维度、更复杂气象预测场景开展应用验证。