1.使用新的神威超算进行随机量子电路实时模拟：使用新一代神威超级计算机，研究团队有效模拟了一个深度为10x10（1+40+1）随机量子电路。 与谷歌量子计算机“悬铃木”200秒完成0.2%保真度的百万采样任务相比较，“顶点”需要一万年完成同等复杂度的模拟，SWQSIM应用则可在304秒以内得到百万更高保真度的关联样本，在一星期内得到同样数量的无关联样本，一举打破其所宣称的“量子霸权”。（荣获2021年戈登·贝尔奖）

链接：http://www.sciencenet.cn/skhtmlnews/2022/4/4608.html

2. 在神威太湖之光上进行气候建模：（1）该工作始于对整个社区大气模型（超过50万行代码）进行重构和重新设计，实现了25公里全球大气模拟的3.4 SYPD，并且对卡特里娜飓风生命周期的观测结果非常接近；使用10,075,000个核心实现动力内核的双精度可持续性能超过3.3 PFlops（750米分辨率）（获得2017年戈登·贝尔奖提名）。（2）然后将工作扩展到耦合气候模型CESM 1.3上（包括大气、海洋、陆地和海冰模型的完全耦合），并在异构超级计算机上实现了第一个高分辨率耦合气候模型CESM-HR_sw1.0 (https://github.com/ihesp/CESM_SW)。（3）该模型生成了一组前所未有的600年高分辨率气候建模结果数据集。

3. 非线性地震模拟：基于神威太湖之光超级计算机的强大计算能力，成功设计实现了高可扩展性的非线性地震模拟工具。该工具充分发挥国产处理器在存储、计算资源等方面的优势，可以实现高达 18.9PFlops 的非线性地震模拟，也是国际上首次实现如此大规模下的高分辨率、高频率的非线性可塑性地震模拟。该工具首次实现了对唐山大地震（M7.8, 1976）发生过程的高分辨率精确模拟，使得科学家可以更好地理解唐山大地震所造成的影响，并对未来地震预防预测等研究具有重要的借鉴意义。（荣获2017年戈登·贝尔奖）

链接：https://www.chinanews.com.cn/m/gn/2017/11-17/8379081.shtml

该成果成为清华大学2017年十大研究成果之一。

4. AI技术支持的遥感图像融合和分析用于全球变化研究：(1) 我们通过将免费公开的高分辨率Google Earth影像（HR-GEI）与Landsat运营地表成像仪（OLI）和增强型主题制图器Plus（ETM +）图像相结合，同时结合纹理和光谱特征来提高土地覆盖分类精度，从而实现更好的土地覆盖制图。(2) 我们通过联合优化网络参数并使用一种新颖的在线噪声校正方法来将国家和全球尺度的土地覆盖制图从10米提高到3米分辨率，并纠正噪声标签。(3) 我们提出了一种新颖的域自适应树检测方法，即多级注意力域自适应网络(MADAN)，以支持跨区域油棕树计数、检测和生长状态监测。