发展量子纠错、量子学习校准、量子解码的联合理论，扩展利用人工智能的量子纠错方案。

发展哈密顿量学习、量子设备表征、随机基准测试和量子态层析的可扩展方法。

基于中性原子阵列、光晶格和超导电路等可编程平台，研究多体量子系统的模拟、表征与控制。

发挥里德堡原子阵列的灵活性和可编程性，探索可扩展且表达能力强的量子计算协议。

在真实实验约束下设计高保真量子门和最优脉冲序列。

研究学习任务中的量子优势，特别是与纠缠、非局域性和上下文性相关的无条件量子优势。