UArizona的工程师展示了量子优势

亚利桑那大学的研究人员展示了量子优势
资料来源:亚利桑那大学

工程学院和詹姆斯·c·怀恩特光学科学学院的研究人员通过实验证明,量子资源不仅仅是遥远未来的梦想——它们可以改善当今的技术。

量子计算和量子传感有潜力比它们的经典对手强大得多。一个完全实现的量子计算机不仅只需几秒钟就能解出经典计算机需要数千年才能解出的方程,而且它可能对从生物医学成像到自动驾驶等诸多领域产生不可估量的影响。

然而,这项技术还不成熟。

事实上,尽管关于量子技术影响深远的理论广为流传,但很少有研究人员能够利用现有的技术证明量子方法比经典方法有优势。

在6月1日发表在《物理评论X》(Physical Review X)杂志上的一篇论文中,亚利桑那大学(University of Arizona)的研究人员通过实验表明,量子计算比经典计算系统有优势。

“证明一个量子的优势是一个已久的目标在社区里,和很少的实验已经能够展示它,”论文合著者Zheshen张说,材料科学与工程助理教授,首席研究员的UArizona量子信息和材料集团和文章的作者之一。“我们正试图展示如何利用已经存在的量子技术来造福于现实世界的应用。”

量子是如何(何时)起作用的

量子计算和其他量子过程依赖于被称为量子位的微小而强大的信息单位。我们今天使用的经典计算机使用的是一种被称为比特的信息单位,它以0或1的形式存在,但量子位可以同时以两种状态存在。这种二元性使它们既强大又脆弱。这些精密的量子位很容易在没有任何预警的情况下坍塌,这使得一个被称为“错误修正”的过程变得非常重要。

量子场现在正处于一个被加州理工学院著名物理学家约翰·普雷斯基尔(John Preskill)称为“噪声中等尺度量子”(NISQ)的时代。在NISQ时代,量子计算机可以执行只需要50到几百个量子位的任务,尽管会有大量的噪声或干扰。除此之外,噪音压倒了实用性,导致一切崩溃。人们普遍认为,要实现实际有用的量子应用,将需要1万到几百万量子位元。

想象一下,发明一个保证你烹饪的每餐的系统都会完美地变得完美,然后将该系统给予一群没有正确成分的儿童。几年来,一旦孩子们成为成年人并且可以买到他们需要的东西,这将是伟大的。但直到那时,系统的有用性有限。同样,直到研究人员推进纠错的领域,这可以降低噪声水平,量子计算限于小规模。

纠缠的优势

论文中描述的实验混合了经典和量子技术。具体来说,它使用三个传感器对射频信号的平均振幅和角度进行分类。

传感器配备了另一种称为纠缠的量子资源,这使它们可以彼此共享信息,并提供了两个主要好处:首先,它提高了传感器的灵敏度,减少了错误。其次,由于它们是纠缠的,传感器评估全局特性,而不是收集关于系统特定部分的数据。这对于只需要二进制答案的应用程序是有用的;例如,在医学成像中,研究人员不需要知道组织样本中没有癌变的每一个细胞,只需要知道是否有一个细胞癌变就可以了。同样的概念也适用于检测饮用水中的危险化学品。

该实验表明,与经典传感器相比,配备量子纠缠使传感器具有优势,将误差的可能性降低了一个小但临界的幅度。

“利用缠结来改善传感器的想法并不局限于特定类型的传感器,所以它可以用于一系列不同的应用,只要你有缠绕传感器的设备,”该研究的合著者庄群涛说,“理论上,你可以考虑将激光雷达(光探测和测距)应用于自动驾驶汽车。”

庄和张发展了这个实验背后的理论,并在2019年的《物理评论X》论文中描述了它。他们与詹姆斯·c·怀恩特光学科学学院的博士生夏毅以及材料科学与工程的博士后研究员李伟共同撰写了这篇新论文。

量子位分类器

在NISQ时代,现有的应用程序混合使用量子和经典处理,但它们依赖于必须在量子领域转换和分类的预先存在的经典数据集。想象一下,你拍了一系列猫和狗的照片,然后把这些照片上传到一个系统中,该系统使用量子方法将照片标注为“猫”或“狗”。

该团队正在从另一个角度处理标记过程,首先使用量子传感器收集他们自己的数据。这更像是使用一种专门的量子相机,在拍摄照片时将照片标注为“狗”或“猫”。

“很多算法考虑存储在计算机磁盘上的数据,然后将其转换成量子系统,这需要时间和精力,”庄说。“我们的系统通过评估实时发生的物理过程来解决不同的问题。”

该团队对他们的工作在量子传感和量子计算交叉领域的未来应用感到兴奋。他们甚至设想有一天将整个实验装置集成到一个芯片上,可以浸入生物材料或水样中来识别疾病或有害化学物质。

张说:“我们认为这是量子计算、量子机器学习和量子传感器的新范式,因为它真的建立了一座桥梁,把所有这些不同的领域连接起来。”

媒体接触

艾米丽Dieckman
亚利桑那大学工程学院

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