作者:张章 来源:科学网 www.sciencenet.cn 发布时间:2017/1/9 16:03:01
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量子霸业或可期
今年量子计算机将走出实验室

图片来源:Kai Hudek

长期以来,量子计算被认为是20年以后才会实现的技术。但是,2017可能是这领域改变其“仅限于研究”的一年。

计算巨头谷歌和微软最近聘请了大量“重量级”人物,并且为今年设置了一些具有挑战性的目标。它们的野心反映了量子计算正在从纯科学转变到工程建造。

“人们是真的在建设一些东西。”IonQ公司联合创始人、美国马里兰大学物理学家Christopher Monroe说,“我从来没见到过这样的现象,量子计算已经不仅仅是科学研究了。”

《自然》杂志报道称,谷歌在2014年就开始研究基于超导性的量子计算机。它希望在今年或者稍晚一些,开发出的量子计算机能超越最强大的“传统”计算机——这一里程碑被命名为量子霸业。而其竞争对手微软,则把赌注压在了一个吸引人但还未经验证的概念——拓扑量子计算上,并希望首先实现这一技术。

量子计算初创企业也是一片火热。 Monroe计划在2017年年初启动一轮招聘。耶鲁大学物理学家、初创企业Quantum Circuits 的联合创始人Robert Schoelkopf 以及IBM 应用物理学家、Rigetti 创始人 Chad Rigetti 则表示,他们很快会实现关键技术的突破。

学术实验室也处在类似的拐点。“我们已经对所需组件和所有功能进行了演示。”Schoelkopf说。但Schoelkopf 等人认为,虽然要让所有组件共同工作,还需要进行一系列物理实验,但现在最主要的挑战是在工程上。

目前,最大量子位(20)的量子计算机,已经开始在学术实验室中进行测试。例如,在奥地利因斯布鲁克大学中,由Rainer Blatt领导的研究小组就在进行此类。

传统的量子计算机把信息转化成量子位进行编码,有两种状态:0或1。但组成量子计算机的量子位也可能会处于叠加状态,也就是同时处于1 或者同时处于0。而这种叠加,加上量子位分享量子状态的能力(纠缠),能够让计算机立刻执行任何形式的计算。而且,从理论上说,计算的数字是每一个增加的量子位的两倍,这会带来计算速度的指数级增长。

这种速度能让量子计算机执行任何具体的任务,例如在大型的数据库中进行搜索,这些在速度较慢的传统计算机中可能无法实现。量子计算机也可以变成一个研究工具:演示量子模拟,让化学家能使用此前没有预料到的细节理解反映,或者能让物理学设计出能够在室温下实现超导的材料。

而关于如何建造量子位,目前有许多建议。不过,两个主要的方法逐渐脱颖而出,这要归功于其储存信息的能力和不断增长的持续时间。虽然它们的量子状态还是很容易受到外部条件的干扰,并且在量子逻辑门运算上还有困难。

其中一个方法是Schoelkopf 参与提倡的,得到谷歌、IBM、Rigetti和Quantum Circuits 的采用。该方法涉及在超导循环中,把量子状态当成震荡波流进行编码。另一个方法是IonQ和一些主要实验室青睐的,即把量子位编码为单一的离子,并将其置于真空聚集槽的电磁场中。

在2014年带领团队一起加入谷歌的美国加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的John Martinis说,超导技术的成熟让他的团队可以对量子霸业设置一个大胆的目标。

Martinis团队计划使用一个“混乱的”量子算法实现这一目标。这一算法的产出看起来像一个随机的输出。但如果该算法在一个由相对较少的量子位组成的量子计算机上运行,一个传统的机器也能预测最后的输出,但一旦量子机器的量子位接近50,即使是大型的传统超级计算机也难以企及。

这一计算的结果可能没什么用,但是他们的尝试说明了,现在有一些任务是量子计算机无法攻克的。Martinis说:“我们想,这会是一个对未来有重要意义的实验。”

但Schoelkopf 并没有把量子霸业看成是一个“非常有趣或者有用的目标”,部分原因是它避开了纠错的挑战:系统在外部环境对量子位轻微的扰动后,恢复其信息流动方向的能力,这随着量子位数量的增加,会变得越来越难。反之,Quantum Circuits从一开始就打造能纠错的机器。这要求建立FC碰碰胡老虎机法典-提高赢钱机率的下注技巧的量子位,机器也能够运行更加复杂的量子算法。

Monroe 则希望能尽快实现量子霸业,但这并不是IonQ的主要目标。这家初创企业的目标是建造拥有32或者64个量子位的计算机,相对超导电流技术,其离子阱技术也会让其设计变得更灵活、更可扩展。

同时,微软的拓扑量子计算依赖于物质间的刺激,即通过量子位之间的纠缠进行信息编码。储存在这些量子位中的信息对外部的干扰会有更强的抵抗力,同时也能让纠错变得更容易。

但没有人能够创造出这种刺激所需的物质状态,更不用说拓扑量子比特。但微软已经雇用到该领域四位领军人物,包括荷兰代尔夫特大学的 Leo Kouwenhoven,他创造出似乎是正确的刺激类型。

“我跟我的学生说,2017 年是转折之年。”Kouwenhoven 说。(张章编译)

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《自然》相关报道(英文)

 
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