.jpg)
点击👆左上方蓝字，关注我们！
金斯顿大学计算机科学高级讲师Xing Liang博士，荣获享有盛誉的英国皇家工程院/Leverhulme Trust Fellowship，成为本学年全英8位获奖研究者之一。
Xing Liang博士是金斯顿大学计算机科学与数学学院量子人工智能（QAI）研究组的创始人兼负责人。
Liang博士将开发创新的量子人工智能（QAI）技术，帮助改进可持续能量采集装置的设计。这项研究资助将支持她研究量子AI如何在可持续能源技术中落地应用。
Liang博士的项目名为“量子AI驱动的空化装置能量采集”（Quantum AI-Driven Energy Harvesting from Cavitation Devices），目标是解决小规模可持续能源发电中的一个关键难题：如何设计高效装置，捕获快速流动液体中微小气泡形成与溃灭时释放的能量。这种现象被称为“空化”（cavitation），它不仅为能量采集带来潜在机会，在水处理、化学加工和药物递送等领域也有应用前景。
随着传感器、便携电子设备和离网系统对可持续电源的需求不断增长，因此研究人员正在寻找适合小规模场景的新型产能方法。但空化是一个高度复杂的物理过程，不同装置设计的效果难以预测，用传统方法也很难优化其能量采集效率。
为解决这些挑战，Liang 博士将开发一种量子—经典混合机器学习方法，把人工智能与量子计算技术结合起来。该研究通过分析关键器件特征（包括微通道的几何结构和形状），旨在预测器件性能并找出更有效的设计方案，从而减少对昂贵且耗时的“试错式”实验的依赖。
该项目有望加速开发更高效、更具成本效益的能量采集装置，为小规模和离网技术的可持续发电提供新路径。除发电之外，研究中开发的量子AI方法，也可能用于优化其他空化技术，并拓展到更广泛的工程应用。
谈及获奖，Liang博士表示：
我很高兴，也很荣幸获得2026年英国皇家工程院/Leverhulme Trust Fellowship。该奖项将支持我推进量子AI在可持续能量采集方面的研究。非常感谢英国皇家工程院、Leverhulme Trust、研究合作伙伴，以及伦敦金斯顿大学的同事们给予的支持。
金斯顿大学为她感到骄傲，也期待Xing Liang博士的研究为可持续能源领域带来新的可能！
戳[阅读原文]，了解Liang博士的研究项目详情
.jpg)