《Quantum computing and neuromorphic computing for multi-agent reinforcement learning》提出一種新型混合框架，通過融合量子計算與神經形態計算，提升自主機器人系統中多智能體強化學習（MARL）的安全性、可靠性與可解釋性。

該框架架構采用量子變分電路實現高層策略探索，結合脈沖神經網絡（spiking neural networks）實現高能效、低延遲的運動控制。框架采用 “集中式訓練 - 分布式執行” 范式，使智能體能夠在部分可觀測性和安全約束條件下，優化融合量子規劃與神經形態執行的聯合策略。

研究人員在模擬環境中對框架進行了評估：10 架無人機（UAV）智能體在能見度有限的動態森林地形中導航，并需滿足避障要求。實證結果表明，該混合系統在保持基于熵的探索能力和可解釋的脈沖型決策軌跡的同時，顯著減少了安全違規事件。KL 散度指標證實量子策略向安全先驗收斂，而脈沖熵分析揭示了控制信號的時間多樣性。

本研究的核心貢獻包括：（1）模塊化量子 - 神經形態多智能體強化學習架構；（2）融合安全感知協調的混合訓練框架；（3）通過視覺診斷與形式化指標開展的實證驗證。該研究為下一代具身人工智能（embodied AI）系統奠定了基礎，實現了量子計算的優化能力與神經形態控制的生物合理性的統一。