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    研究人員通過從算法到傳感器的進步加速量子計算

    隨著對更好的量子計算的推動不斷升溫,研究人員希望通過量子傳感器、算法和量子比特的發展來解決這些問題。



    zui近,量子研究達到了新的高度。無論是德國的倡議、量子互聯網的推動,還是光子芯片,這個領域都在蓬勃發展。

    推動量子技術是一項全球性的努力,許多國家投入了大量資金?€?

    推動量子技術是一項全球性的努力,許多國家投入了大量資金。圖片由Qureca 提供



    隨著zui近對量子計算和相關技術的研究為推進量子領域帶來了三種創新的潛在方法,這一勢頭不斷發展。



    這些發展包括克服重大的量子計算挑戰,創建用于檢測暗物質粒子的候選量子傳感器,以及開發在經典半導體硬件上運行量子軟件的平臺。



    本文將深入探討每一個,看看有什么新東西和未來可能會發生什么。



    關鍵量子計算問題的解決方案

    要涵蓋的di一個研究領域試圖回答量子計算的主要挑戰之一。



    挑戰在于,要使量子計算機具有任何實際應用,它bi須使用數千(如果不是數百萬)量子位來運行。目前的量子計算機還沒有做到這一點:量子計算的zui大挑戰之一是控制大量量子位,而不必使用大量的布線和電能。



    以這種方式控制數百萬個量子位幾乎是不可能的,因為空間xian制加上高電流消耗的散熱將導致溫度升高。這些溫度可能使在應該接近絕dui零的環境中獲得可靠的量子位讀數變得不可能(為了在沒有干擾的情況下正常運行,當前的量子計算機技術需要毫開爾文的溫度才能運行)。



    提議的解決方案來自悉尼新南威爾士大學的工程師。這些研究人員開發了一種可能的方法,該方法涉及使用晶體材料組件同時磁性控制多個量子位。



    所討論的組件稱為介電諧振器,它能夠將微波頻率磁控場均勻地聚焦到量子位系統中。這種一致性意味著僅使用一個元素就可以同時控制數百萬個量子位。



    然而,這個解決方案不僅僅是一個團隊的努力。這是由Jarryd Pla jiao授(負責相關創新)領導的團隊 和Andrew Dzurak jiao授(他過去曾使用硅制造技術開發過量子芯片)領導的 團隊的共同努力。



    盡管量子計算機仍面臨許多工程挑戰,但開發一種僅用一個組件統一控制數百萬個量子位的方法可能是將量子處理器提升到新水平的寶貴一步。



    下一個研究領域希望創造一種新型的量子傳感器。



    用于探測暗物質的量子傳感器

    暗物質 是一個籠統的術語,用于描述宇宙中尚未被發現或科學證明的假設粒子,盡管天體物理學觀察和無法解釋的引力效應暗示了它們的存在。物理學家一直試圖通過多種不同的科學方法直接探測暗物質以證明其存在并了解其成分。



    為了響應物理學家的號召,美國國家標準與技術研究院 ( NIST ) 的研究人員正在通過開發一種用于測量特定電場的量子離子阱傳感器來接近這一目標。所討論的傳感器是基于晶體的,由 150 個鈹離子制成,形成一個被困在磁場中的二維結構。

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    John Bollinger(左)和 Matt Affolter(右)使用量子傳感器。圖片由R. Jacobson/NIST 提供



    NIST 物理學家假設該傳感器可以檢測理論上的亞原子粒子,例如軸子和暗光子,它們可能是暗物質成分。 



    它將通過測量晶體離子結構中的運動來檢測這些假設粒子的弱電場,特別是在它們的自旋中,這是一種描述粒子內在角動量的量子特性。



    這種傳感器可以證明是一項有吸引力的技術,因為它使用類似于離子阱量子計算機的原理,這意味著這項研究可以從量子計算領域的進步中受益。然而,更重要的是量子芯片也可以從開發這些類型傳感器的改進中受益。



    目前,任何暗物質粒子證據的有用性和實用性都未知;然而,該項目背后的研究人員認為,通過一些改進,該實驗可以成為探測和理解宇宙中無法解釋和無法解釋的物質的基本資源。



    從這里開始,讓我們現在深入研究努力在量子計算中掀起波瀾的zui后一項研究。



    在經典計算機上運行量子軟件

    量子計算機是一項重要的未來技術,因為它們計算復雜數學問題的速度比普通計算機快幾個數量級。然而,量子處理器仍然面臨的明顯物理xian制和困難正在引導研究人員進入多個不同的方向來克服這些挑戰。



    一個有趣的方法 是不使用量子芯片,而是在經典半導體計算機中模擬量子算法。EPFL jiao授 Giuseppe Carleo和Matija Medvidovi?(哥倫比亞大學和熨斗研究所的研究生)正試圖讓量子計算更接近現實。




    該軟件被稱為量子近似優化算法,簡稱QAOA,它用于通過從一組可能的解決方案中挑選zui佳解決方案來解決數學優化問題。



    由于量子計算機的性質,與在半導體處理器上運行的算法相比,這種類型的量子算法理論上能夠在幾秒鐘內解決復雜的計算。然而,模擬這些算法需要機器學習來正確模擬和執行有限版本的工作量子處理器。



    這項研究是使用 Carleo jiao授于 2016 年開發的人工神經網絡工具進行的,這是di一次在經典計算機中模擬 QAOA。



    在沒有量子計算機的情況下開發模擬量子軟件是朝著理解和推進量子計算邁出的一大步。這項研究可以讓一些zui有前途的量子計算算法在開發強大的量子計算機之前進行試驗和研究。



    展望未來 

    隨著公司和大學進入量子領域,這三種技術只是量子領域的一些zui新進展,每種技術都有獨特的想法和方法。



    研究是基礎,因為量子計算尋求成為一種有用的未來技術,有望在許多其他領域取得進步。



    通過為量子計算的復雜基礎設施問題開發軟件和硬件解決方案來降低進入量子計算的門檻,這是讓更廣泛的研究人員更容易使用該技術的一個關鍵途徑。解決諸如量子位接線之類的問題,甚至在量子芯片之外模擬 QAOA 等量子算法,都是加快量子計算發展的寶貴一步。



    量子傳感器對于推進量子技術也至關重要。然而,這種探測假設暗物質粒子的特定用途不僅從物理學的角度來看很有趣,而且從工程的角度來看也很有趣——希望找到這些潛在粒子特性的實際應用和用途。


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