停电是我们在生活中最不愿意遇到的事情之一，当习以为常的电力消失，感觉又回到了“黑暗的”古代，社会也很可能陷入一片混乱之中。
造成停电的因素有很多，绝大部分都是由电网故障所引起。
近日，康奈尔大学（Cornell）的一项研究显示，与人工智能相结合的量子计算能够解决电网中人类难以注意到的各种疑难杂症，并在几秒内就给出故障的解决方法。该项研究预计将在今年 12 月发表在《应用能源》（Applied Energy）杂志上。
“能源电力系统故障的问题长期以来一直存在，如今仍然在用一些常规方式来解决它们。而借助人工智能和量子计算，可以让电力系统变得更稳定可靠。”康奈尔大学工程学院能源系统工程教授尤峰崎（Fengqi You）说道。
尤峰崎也是此项研究《基于量子计算的混合深度学习用于电力系统故障诊断》（Quantum computing based hybrid deep learning for fault diagnosis in electrical power systems）的作者之一。
他的研究领域主要集中在新颖的计算模型、优化算法、统计机器学习方法，以及智能制造、数字农业、能源系统和可持续性的多尺度系统分析工具等方面，目前已在Science、Nature Sustainability、Science Advances 等杂志上发表了 200 多篇论文。
电力输送常会因为风暴、倒塌的树木、线路老旧等发生中断。根据美国联邦能源信息管理局（U.S. Energy Information Administration，USEIA）的数据，2016 年，美国用户经历了平均超过 4 小时的电力中断，在 2017 年，这个数字上升到近 8 小时，到了 2018 年，用户仍遭受了平均大约 6 小时的电力中断。
图 | 电力维修（来源：Pixabay）该项研究首次提出了一种新型的准确发现电力系统中问题的混合解决方案，即在量子计算的基础上，使用“智能系统”方法搭建一个“故障诊断框架”。
论文中提到，基于量子计算的深度学习方法在大规模 IEEE 测试电力系统中展示了其有效性和可扩展性，能在不损失性能的情况下对大型电力系统进行快速诊断。
与传统的训练方法相比，此混合方法在计算工作量和诊断性能方面具有较高的计算效率。在一个模拟电力系统上测试之后，该框架的适用性得到了验证。
据了解，这项研究使用了美国能源部下属橡树岭领导力计算设施（Oak Ridge Leadership Computing Facility，OLCF）的一定资源。OLCF 旨在最大限度地提高科学应用性能的技术，并让科学界和工程界参与，以促进科学和技术的进步。
OLCF 可通过建模和模拟进行一系列的研究，它最大的一台超级计算机由 IBM 制造，名为 Summit ，在 2018 年 6 月的“世界最快超级计算机 500 强排行榜”上名列第一。
“虽然量子计算技术还不是很成熟，但如果将它与人工智能相结合，就能够解决一些切实的问题。”论文另一作者阿克谢·阿杰卡尔（Akshay Ajagekar）说道。
他进一步表示，“我们承担不起电网瘫痪的代价。现在可以利用传感器等手段解决部分问题，但这些还远远不够，我们需要更有效率的方法，不说几天的电力中断，几小时，甚至几分钟的中断所付出的代价都是异常昂贵的。这也是快速故障诊断方法在电力系统中如此重要的原因。”
我们无法想象没有电的世界会是什么样的，在某些情况下，电力等同于生命维持系统，能多快解决一秒也会挽救很多事情。
据了解，量子计算是一种利用量子态的叠加、干涉和纠缠等集合属性进行计算的计算方法；而人工智能研究的各个子领域都围绕着特定的目标和特定工具的使用，传统目标包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、知觉以及移动和操作对象的能力。
量子计算和人工智能的结合也是目前很热门的前沿领域，有望催生各个领域的重大进步。从某些角度看，两者的结合，将突破我们的想象边际。
