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研究人员通过从算法到传感器的进步加速量子计算
来源:赛斯维传感器网 发表于 2021/9/23

随着对更好的量子计算的推动不断升温,研究人员希望通过量子传感器、算法和量子比特的发展来解决这些问题。


最近,量子研究达到了新的高度。无论是德国的倡议、量子互联网的推动,还是光子芯片,这个领域都在蓬勃发展。

推动量子技术是一项全球性的努力,许多国家投入了大量资金。图片由Qureca 提供


随着最近对量子计算和相关技术的研究为推进量子领域带来了三种创新的潜在方法,这一势头不断发展。


这些发展包括克服重大的量子计算挑战,创建用于检测暗物质粒子的候选量子传感器,以及开发在经典半导体硬件上运行量子软件的平台。


本文将深入探讨每一个,看看有什么新东西和未来可能会发生什么。


关键量子计算问题的解决方案

要涵盖的第一个研究领域试图回答量子计算的主要挑战之一。


挑战在于,要使量子计算机具有任何实际应用,它必须使用数千(如果不是数百万)量子位来运行。目前的量子计算机还没有做到这一点:量子计算的最大挑战之一是控制大量量子位,而不必使用大量的布线和电能。


以这种方式控制数百万个量子位几乎是不可能的,因为空间限制加上高电流消耗的散热将导致温度升高。这些温度可能使在应该接近绝对零的环境中获得可靠的量子位读数变得不可能(为了在没有干扰的情况下正常运行,当前的量子计算机技术需要毫开尔文的温度才能运行)。


提议的解决方案来自悉尼新南威尔士大学的工程师。这些研究人员开发了一种可能的方法,该方法涉及使用晶体材料组件同时磁性控制多个量子位。

(a) 微波控制场的 3D 渲染图像,(b) 设备堆栈,以及 (c) 设备的照片。图片由 Vahapoglu 等人提供


所讨论的组件称为介电谐振器,它能够将微波频率磁控场均匀地聚焦到量子位系统中。这种一致性意味着仅使用一个元素就可以同时控制数百万个量子位。


然而,这个解决方案不仅仅是一个团队的努力。这是由Jarryd Pla 教授(负责相关创新)领导的团队 和Andrew Dzurak 教授(他过去曾使用硅制造技术开发过量子芯片)领导的 团队的共同努力。


尽管量子计算机仍面临许多工程挑战,但开发一种仅用一个组件统一控制数百万个量子位的方法可能是将量子处理器提升到新水平的宝贵一步。


下一个研究领域希望创造一种新型的量子传感器。


用于探测暗物质的量子传感器

暗物质 是一个笼统的术语,用于描述宇宙中尚未被发现或科学证明的假设粒子,尽管天体物理学观察和无法解释的引力效应暗示了它们的存在。物理学家一直试图通过多种不同的科学方法直接探测暗物质以证明其存在并了解其成分。


为了响应物理学家的号召,美国国家标准与技术研究院 ( NIST ) 的研究人员正在通过开发一种用于测量特定电场的量子离子阱传感器来接近这一目标。所讨论的传感器是基于晶体的,由 150 个铍离子制成,形成一个被困在磁场中的二维结构。

John Bollinger(左)和 Matt Affolter(右)使用量子传感器。图片由R. Jacobson/NIST 提供


NIST 物理学家假设该传感器可以检测理论上的亚原子粒子,例如轴子和暗光子,它们可能是暗物质成分。 


它将通过测量晶体离子结构中的运动来检测这些假设粒子的弱电场,特别是在它们的自旋中,这是一种描述粒子内在角动量的量子特性。


这种传感器可以证明是一项有吸引力的技术,因为它使用类似于离子阱量子计算机的原理,这意味着这项研究可以从量子计算领域的进步中受益。然而,更重要的是量子芯片也可以从开发这些类型传感器的改进中受益。


目前,任何暗物质粒子证据的有用性和实用性都未知;然而,该项目背后的研究人员认为,通过一些改进,该实验可以成为探测和理解宇宙中无法解释和无法解释的物质的基本资源。


从这里开始,让我们现在深入研究努力在量子计算中掀起波澜的最后一项研究。


在经典计算机上运行量子软件

量子计算机是一项重要的未来技术,因为它们计算复杂数学问题的速度比普通计算机快几个数量级。然而,量子处理器仍然面临的明显物理限制和困难正在引导研究人员进入多个不同的方向来克服这些挑战。


一个有趣的方法 是不使用量子芯片,而是在经典半导体计算机中模拟量子算法。EPFL 教授 Giuseppe Carleo和Matija Medvidovi?(哥伦比亚大学和熨斗研究所的研究生)正试图让量子计算更接近现实。

QUOA 电路。图片由 Carleo 和 Medvidovic 提供


该软件被称为量子近似优化算法,简称QAOA,它用于通过从一组可能的解决方案中挑选最佳解决方案来解决数学优化问题。


由于量子计算机的性质,与在半导体处理器上运行的算法相比,这种类型的量子算法理论上能够在几秒钟内解决复杂的计算。然而,模拟这些算法需要机器学习来正确模拟和执行有限版本的工作量子处理器。


这项研究是使用 Carleo 教授于 2016 年开发的人工神经网络工具进行的,这是第一次在经典计算机中模拟 QAOA。


在没有量子计算机的情况下开发模拟量子软件是朝着理解和推进量子计算迈出的一大步。这项研究可以让一些最有前途的量子计算算法在开发强大的量子计算机之前进行试验和研究。


展望未来 

随着公司和大学进入量子领域,这三种技术只是量子领域的一些最新进展,每种技术都有独特的想法和方法。


研究是基础,因为量子计算寻求成为一种有用的未来技术,有望在许多其他领域取得进步。


通过为量子计算的复杂基础设施问题开发软件和硬件解决方案来降低进入量子计算的门槛,这是让更广泛的研究人员更容易使用该技术的一个关键途径。解决诸如量子位接线之类的问题,甚至在量子芯片之外模拟 QAOA 等量子算法,都是加快量子计算发展的宝贵一步。


量子传感器对于推进量子技术也至关重要。然而,这种探测假设暗物质粒子的特定用途不仅从物理学的角度来看很有趣,而且从工程的角度来看也很有趣——希望找到这些潜在粒子特性的实际应用和用途。


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