澳大利亚的科学家们创造了世界上第一个可重新编程的光基处理器,这将开创一个量子计算和通信的新时代。
在这些新兴领域中,在原子水平上运作的技术已经为药物发现和其他小规模应用带来了巨大的好处。
未来,大规模量子计算机有望解决现在的计算机无法解决的复杂问题。
首席研究员、来自澳大利亚 皇家墨尔本理工大学(Royal Melbourne Institute of Technology-简称RMIT)的 阿贝托.佩鲁佐Alberto Peruzzo 教授表示,该团队的处理器——一种利用光粒子携带信息的光子学 设备 ——可以通过最小化“光损失”来帮助实现成功的量子计算。
领导ARC量子计算和通信技术卓越中心的佩鲁佐说:“我们的设计使量子光子量子计算机在光损耗方面更有效率,这是能够保持计算进行的关键。”
Peruzzo说,其他潜在的进步包括改善“无法破解”的通信系统的数据传输能力,以及增强环境监测和卫生保健中的传感应用。
团队取得的成果
该团队在一系列实验中重新编程了一个光子处理器,通过施加不同的电压,实现了相当于2500个设备的性能。该项研究结果和分析 发表 在《 自然通讯》杂志 上。
这项创新可能会为量子光子处理器带来一个更加紧凑和可扩展的平台。
研究工作的主要参与者、墨尔本理工大学华人博士研究生杨洋表示,该设备是“完全可控的”,能够在降低 功耗 的情况下快速编程,并取代了制作许多定制设备的需要。我们在一台设备上实验证明了不同的物理动力学。”
这就像有了一个开关,可以控制粒子的行为,这对于理解量子世界和创造新的量子技术都很有用。”
除此之外,意大利特伦托大学的米尔科. 洛比诺(Mirko Lobino) 教授使用一种叫做 铌酸锂 的晶体制造了这种创新的光子器件,美国印第安纳大学普渡大学的 Yogesh Joglekar 教授带来了他在凝聚态物理学方面的专业知识。
铌酸锂具有独特的光学和电光特性,是光学和光子学领域各种应用的理想选择。
洛比诺的小组参与了设备的制造,这是特别具有挑战性的,因为人们必须将波导顶部的大量电极微型化,以实现这种水平的可重构性。
Joglekar教授表示:“可编程光子处理器提供了一种新的途径来探索这些设备中的一系列现象,这将有可能解锁技术和科学的令人难以置信的进步。”
重大的飞跃
与此同时,佩鲁佐的团队还开发出了世界首个将机器学习与建模相结合的混合系统,为光子处理器编程,并帮助控制量子设备。
佩鲁佐教授说,量子计算机的控制对于确保数据处理的准确性和效率至关重要。
设备输出精度的最大挑战之一是噪声,它描述了量子环境中的干扰,影响量子比特的表现,他说。(量子比特是量子计算的基本单位)
很多行业都在发展全面的量子计算,但他们仍然在与噪音带来的错误和效率低下做斗争。
控制量子比特的尝试通常依赖于对噪声是什么以及噪声产生的原因的假设。
研究人员没有做假设,而是开发了一个协议,使用机器学习来研究噪音,同时也使用建模来预测系统对噪音的反应。
随着量子光子处理器的使用,这种混合方法可以帮助量子计算机更精确、更高效地运行,影响我们未来控制量子设备的方式。这种新混合方法有潜力成为量子计算中的主流控制方法。
新开发的方法的结果显示,与传统的建模和控制方法相比,有了显著的改进,可以应用于光子处理器之外的其他量子设备。
这种方法帮助我们发现和理解我们的设备的某些方面,这些方面超出了这项技术的物理模型。这将帮助我们在未来设计出更好的设备。
展望未来
佩鲁佐说 创业公司 量子计算可以围绕他的团队的光子器件设计和量子控制方法来创造,他们将继续从应用和“完全潜力”的角度来研究这种方法。
量子光子学是最有前途的量子产业之一,因为光子学产业和制造基础设施非常完善。量子机器学习算法在某些任务中比其他方法具有潜在优势,尤其是在处理大型数据集时。
想象一下这样一个世界:计算机的工作速度比现在快数百万倍,我们可以安全地发送信息而不用担心信息被拦截,我们可以在几秒钟内解决目前需要几年时间才能解决的问题。
这不仅仅是幻想,而是由量子技术驱动的潜在未来,以上的这些研究正在为此铺平道路。
更多我的博客文章>>>