近日，我校合肥微尺度物质科学国家研究中心国际量子功能材料设计中心与物理系乔振华教授课题组与深圳大学王健教授合作，在反铁磁自旋电子学研究中取得新进展。研究成果以“NonlinearMagnetoelectricEdelsteinEffect”为题，发表在国际知名物理学期刊《物理评论快报》上。反铁磁材料因具有零净磁矩、抗外磁场干扰和超快动力学等特点，被认为是发展新型自旋电子学器件的重要平台。然而，如何有效操控和探测反铁磁Néel矢量仍是该领域的关键难题。针对这一问题，研究团队提出了一种新的非线性自旋响应机制，即非线性磁电Edelstein效应。该效应由电场和磁场共同驱动，可诱导自旋磁化。研究发现，其内禀贡献来源于自旋空间贝里曲率偶极矩，外禀贡献来源于自旋空间量子度量偶极矩，从而揭示了该效应的量子几何起源。图：非线性磁电Edelstein效应在反铁磁自旋电子学中的作用示意图。进一步的研究表明，在宇称-时间对称反铁磁体中，内禀非线性磁电Edelstein效应可以产生交错自旋磁化，进而诱导出Néel自旋-轨道力矩，实现对反铁磁序的操控；而外禀贡献则可用于探测Néel矢量翻转。以CuMnAs为例，
中国科学技术大学工程科学学院龚兴龙教授、邓华夏教授团队与合肥大学梁鑫教授以及上海理工大学窦世学教授、刘化鹍教授合作，提出了一种本征自感知智能电池设计策略。通过研制具备本征自感知能力的隔膜，在不影响电池电化学性能的前提下，实现了电池内部力学信号的在线监测，同时实现了对复杂机械工况的精准识别，并能够在锂盐分解阶段捕获异常信号，实现热失控的早期预警。相关成果以“Earlywarningatlithiumsaltdecompositionstagebyintegratedself-sensingbatteries”为题，发表在国际能源材料领域知名期刊EnergyStorageMaterials上。随着新能源汽车与储能系统的快速普及，动力电池在实际运行过程中面临更加复杂的服役环境，其安全问题日益成为行业关注的核心。相比传统依赖温度、烟雾或气体等外部信号的监测方式，电池内部的应力与力学变化往往在热失控早期便已产生响应。因此，发展具备本征自感知能力的智能电池，实现对内部异常状态的在线监测，对于提升动力电池的主动安全水平具有重要意义。研究团队提出了一种本征自感知智能电池设计策略，通过研制具备本征自感知
中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳、张强、刘乃乐等，联合济南量子技术研究院、山西大学、清华大学、上海人工智能实验室、崂山实验室、国家并行计算机工程技术研究中心等单位，成功研制出1024个量子压缩态输入8176模式的可编程量子计算原型机“九章四号”，首次操纵和探测高达3050个光子的量子态。“九章四号”被应用于高效求解高斯玻色采样任务，其计算速度相比当前全球最快的超级计算机ElCapitan快1054倍（即量子优势比为1054），成功建立了国际上最强的“量子计算优越性”。论文于北京时间2026年5月13日发表于国际权威学术期刊《自然》。图1九章四号原型机示意图量子计算利用量子叠加与纠缠特性，在特定问题上实现远超经典计算机的处理能力。“量子计算优越性”指的是量子计算机在某个明确定义的数学问题上超越现有最强超级计算机。它不仅验证了量子力学的计算潜能，也为检验“扩展的丘奇—图灵论题”提供了实验平台，更为后续容错量子计算机的研制积累必要的可扩展调控技术。“量子计算优越性”是量子计算具备应用价值的前提条件，也是当前一个国家量子计算研究实力的直接体现。在这一全球竞争中，2019年，谷歌联合加州大学推出5
多物理场超材料作为面向多物理场精准调控的核心人工结构，可通过材料热、电物性与几何拓扑设计，同步规划电流、电压、热流、温度分布，是自适应伪装、高效能源传输、先进微电子热管理等领域的关键核心技术。然而，电子–声子强相互作用、电压场–电流场与温度场–热流场本征耦合，长期制约传统设计仅能实现单一或双功能，难以在统一架构下完成多场解耦操控，成为多物理场超材料发展的核心瓶颈。近日，中国科学技术大学信息科学技术学院赵刚教授、工程科学学院何立群副教授联合浙江大学李鹰研究员领衔的超材料研究团队，提出基于场线引导坐标变换的电热四功能超材料（ETQFM），相关研究成果以“ProgrammableElectrothermalQuad-FunctionalMetamaterialsforDecoupledMulti-FieldControl”为题，发表于材料领域国际知名期刊AdvancedMaterials。图1.电热四功能超材料（ETLM）的结构设计与工作原理示意图研究团队创新采用场线引导坐标变换设计策略，先沿电流、热流线实施坐标变换，精准引导能量传输路径；再沿等势、等温线二次坐标变换，实现电场与热场响应的彻
近日，中国科学技术大学工程科学学院热科学和能源工程系李桂强教授团队联合香港城市大学叶轩立教授，在半透明钙钛矿太阳能电池界面调控与热管理研究中取得新进展。团队借鉴药物化学中的“药效团”设计思想，提出一种用于半透明钙钛矿太阳能电池的界面分子设计策略，实现了电荷提取与热耗散的协同优化，在保持较高透光率的同时显著提升了器件效率与稳定性。相关成果以“Pharmacophore-GuidedInterfacialLigandsCo-OptimizeChargeExtractionandHeatDissipationinSemitransparentPerovskiteSolarCells”为题发表于国际期刊AdvancedFunctionalMaterials。半透明钙钛矿太阳能电池因兼具发电与透光能力，在建筑一体化光伏、智能窗和光伏幕墙等领域具有重要应用前景。然而，为获得较高的平均可见光透过率，器件通常需要采用更薄的吸收层，这虽然有利于提升透光性，却也更容易引发膜层覆盖不充分及缺陷影响放大等问题，进而加剧非辐射复合、界面电荷传输损失以及由能量耗散引起的局域热积累，最终导致器件性能与稳定性下降。因
近日，中国科学技术大学自旋磁共振实验室彭新华教授、李兆凯副研究员与复旦大学李晓鹏教授等人合作，在量子机器学习实验领域取得重要突破。团队提出了一种基于关联量子自旋系统的新型量子储层计算方法，并通过实验首次证明，在处理真实世界的时间序列预测任务时，量子机器学习的性能可以超越经典神经网络模型。相关研究成果于2026年3月25日以“High-AccuracyTemporalPredictionviaExperimentalQuantumReservoirComputinginCorrelatedSpins”为题在线发表于《物理评论快报》（PhysicalReviewLetters）。量子计算被广泛认为是突破经典计算局限、解决复杂问题的重要途径。近年来，量子计算已在若干特定基准问题上展现出超越经典方法的优越性，但如何将这种优势拓展到具有现实意义的实际任务，仍是当前国内外亟待解决的关键问题。特别是，许多量子算法依赖精密设计的复杂量子线路实现，而在当前含噪声中等规模量子（NISQ）设备上，这类深层线路往往受到操作误差累积、相干时间有限等实验条件制约，导致面向实际应用的量子优势难以真正落地。为克服上述
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