作为一个热门概念,我们经常听到量子计算又有新突破的消息。但很少人清楚,今天的量子计算技术究竟走到了哪一步?到底有多少种实现量子计算的方式?本文将对这两个问题进行全面梳理,介绍如今各技术流派的发展,以及各科技巨头的研究情况。
坚持囚禁离子技术的量子计算公司
美国量子计算机初创企业 ionQ 有三位核心成员:马里兰大学物理学家 Chris Monroe,杜克大学电气工程师 Jungsang Kim, 以及原本供职于美国情报部门 IARPA(“高级研究计划署”)的 David Moehring.其中,前两位是公司创始人,是研究囚禁离子(trapped ions)的专家。而 David Moehring 是他们雇来的 CEO.
今年九月,这三位还在马里兰大学讨论量子计算的前景,包括为什么利用囚禁离子能制造出理想的量子计算机––它有完美的再现性(reproductivity),长生命周期,不错的激光可控性。
这三人有一个共同观点:量子计算的黄金时代即将到来。它将利用量子力学,为电脑运算带来指数级得巨幅加速。持同样观点的不仅仅有他们。科技巨头英特尔、微软、IBM,谷歌都在向量子计算投入千万美元的研发资金。但是,他们在对不同的量子计算技术下赌注–––没有人知道,采用哪种量子比特(qubit)能造出有实用价值的量子计算机。
图表:量子计算五大技术流派
被看做是量子计算领域领头羊的谷歌,已经做出了选择:极小的超导电路。谷歌已制造出 9 量子比特的机器,并计划明年增加至 49 量子比特。这是一个极为关键的门槛。学者预计,在 50 量子比特左右,量子计算机就能达到“量子霸权”(quantum supremacy)。这是加州理工学院物理学家 John Preskill 发明的名词,用来指示“量子计算机在一些领域有传统计算机所不具有的能力”,比如在化学和材料学里模拟分子结构,还有处理密码学、机器学习的一些问题。
IonQ 团队并没有因谷歌的成功而气馁。Jungsang Kim 说:“我不认为谷歌能在下个月宣布成功研制量子计算机。退一步讲,即便他们成功了,游戏也不会结束。” IonQ 坚持使用囚禁离子,它是世界上第一个量子逻辑门背后的技术。那是一个 1995 年完成的项目,Chris Monroe 是参与者之一。使用精确调整的激光脉冲,Monroe 能把离子打入持续数秒的量子态, 这远超谷歌的量子比特。Jungsang Kim 开发了一个把不同离子群连接到一起的模块化方案。如该方法奏效,ionQ 就能快速扩大量子比特的规模。但直到现在,他们只成功地把五个量子比特加入到可编程设备中。
Chris Monroe 承认,现在很多人把囚禁离子看作是“害群之马”,但他坚信,将来人们会蜂拥加入到囚禁离子阵营中。
是否会如此还很难说。但有一件事是肯定的:制造量子计算机已经从科学家们的一个遥远的梦想,变成了科技巨头们想要立刻实现的目标。ionQ 就是这浪潮中想要分一杯羹的参与者。虽然超导量子比特技术现在是行业领头羊,专家们认为,现在宣布超导量子比特的胜利,还为时过早。量子信息学非正式院长 Preskill 说:“不同的量子技术在同时发展,这是一件好事。因为很可能会有惊喜发现,然后带来量子计算领域的革新。”
量子计算机凭什么超越传统计算机?
量子比特相比传统计算机比特更强大,是由于两个独特的量子现象:叠加(superposition)和纠缠(entanglement)。量子叠加使量子比特能够同时具有 0 和 1 的数值,可进行“同步计算”(simultaneous computation)。量子纠缠使分处两地的两个量子比特能共享量子态,创造出超叠加效应:每增加一个量子比特,运算性能就翻一倍。比方说,使用五个纠缠量子的算法,能同时进行 25 或者 32 个运算,而传统计算机必须一个接一个地运算。理论上, 300 个纠缠量子能进行的并行运算数量,比宇宙中的原子还要多。
这种超大规模的并行计算,对于处理日常任务其实没什么用。没有人认为量子计算机会颠覆文字处理和 email.但对于需要同时探索无数条路径的算法,还有对海量数据库的搜索,量子计算能极大地提高速度。它能被用来寻找新的化学催化剂,对加密数据的海量数字作因子分解(factoring),或许还能模拟黑洞和其他物理现象。
但有一个主要的陷阱––量子叠加和纠缠状态极度得脆弱,能被环境中的细微扰动所打破,这包括了任何测量它们的尝试。量子计算机需要被保护起来,与耶鲁大学物理学家 Robert Schoelkopf 描述的“汪洋般的混乱”(a sea of classical chaos)隔离开来。
虽然量子计算的理论在 1980 年代就开始出现,直到 1995 年才有了第一次实验。贝尔实验室的数学家 Peter Shor,向人们展示量子计算机可以对大量数字快速因子分解––若能实现,这会使现代密码学的大部分发明过时。Peter Shor 和其他人还展示了,若使用临近量子比特修正错误,让脆弱的量子比特永远保持稳定状态在理论上是可能的。
顿时,物理学家和他们的资助者相信,量子计算机未必会出现一大堆运算错误,他们有了充足的理由去尝试造一台量子计算机。那时,诺贝尔物理学奖获奖者,在 NIST(美国国家标准与技术研究院)工作的 David Wineland 已经开始了对使用激光冷却离子、并控制他们内在量子态的研究。ionQ 的创始人 Chris Monroe 那时就在 NIST 工作,他与 David Wineland 一起造出了第一个量子力学逻辑门,使用激光控制铍离子的电子态。有着和 Wineland 研究离子的经验,Chris Monroe 表示,成为早期量子计算实验领头羊的机会,落在了他们手中。
科技巨头们的量子计算研究进展
超导技术
在全世界,成百上千万的政府研究资金正流入量子物理学中。随着研究深入,其他形式的量子比特浮现出来。2010 年开始,囚禁离子技术遭遇了强大的挑战者: 超导体制成的电流回路。其中,超导体是由接近绝对零度时、携带无电阻振荡电流的金属物质组成。量子比特的 0 和 1 由不同的电流强度表示。该技术有许多吸引人的优点:1. 电流回路可以被肉眼观察到。 2. 使用简单的微波仪器就能控制,不需要对操作要求苛刻的激光。3. 使用传统计算机芯片制造技术就能生产。 4. 运转速度非常快。
但是,超导技术有一个致命缺陷:环境噪音。即使是控制设备的噪音,也能在远远不足一微秒的瞬间扰乱量子叠加。如今工程技术的优化,已使电路的稳定性提高了近百万倍,所以量子叠加状态可以维持数十微秒,但这仍远远不如离子。
D-Wave和量子退火
2007 年,加拿大初创公司 D-Wave Systems 宣布,他们使用 16 个超导量子比特成功制成量子计算机。这震惊了世界。但是 D-Wave 的机器并没有使所有的量子比特发生纠缠,并且不能一个量子比特接着一个量子比特得编程(be programmed qubit by qubit),而是另辟蹊径,使用了一项名为“量子退火”(quantum annealing)的技术。该技术下,每个量子比特只和临近的量子比特纠缠并交互,这并没有建立起一组并行计算,而是一个整体上的、单一的量子状态。D-Wave 开发者希望把复杂的数学问题映射到该状态,然后使用量子效应寻找最小值。对于优化问题(比如提高空中交通效率的)来说,这是一项很有潜力的技术。
但批评者们立刻指出:D-Wave 并没有攻克许多公认的量子计算难题,比如错误修正(error correction)。包括谷歌和洛克希德马丁在内的几家公司,购买并测试了 D-Wave 的设备,他们初步的共识是,D-Wave 做到了一些能称之为量子计算的东西,而且,在处理一些特定任务时,他们的设备确实比传统计算机要快。不论这到底算不算量子计算,D-Wave 把私营企业们震醒了。Chris Monroe 说:“D-Wave 确实打开了人们的眼界。他们让大家意识到,量子计算机是有市场的,并且有强烈的需求。” 几年内,各个公司纷纷投入到与他们专业知识相关的各个量子计算领域中去。
英特尔和硅量子点
对量子计算最大的赌注恐怕来自英特尔:2015 年,它宣布将向荷兰代尔夫特理工大学的量子技术研究项目 QuTech 投资 5000 万美元。英特尔专注于硅量子点技术(silicon quantum dots),它经常被称作“人造原子”.一个量子点量子比特是一块极小的材料,像原子一样,它身上电子的量子态可以用 0 或 1 来表示。不同于离子或原子,量子点不需要激光来困住它。
早期的电子点用几近完美的砷化镓晶体制作,但研究人员们更倾向于硅,希望能利用半导体产业的巨大产能。QuTech 技术负责人 Leo Kouwenhoven 说:“我认为英特尔属意于硅,毕竟那是他们最擅长的材料。” 但是基于硅的量子比特研究,大大落后于囚禁离子和超导量子技术。去年,澳大利亚新南威尔士大学的一只研究团队才完成两个量子比特的逻辑门。
- 蜜度索骥:以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 数智江苏 向新而行
- 数智江苏:推进万兆+AI建设,助力新质生产力打造
- 孙正义黄仁勋互曝往事:差点买下英伟达 错失两千亿美元
- 特朗普胜选影响科技业:AI加速进步,平息反垄断调查(谷歌除外)
- 马蜂窝发布2024北京文旅十大新玩法,创新体验激发目的地新活力
- 戈尔发布业界首部《车灯凝露解决方案白皮书》,助力汽车照明应对行业挑战
- BEZ三十年 | 砥砺三十载 奔“赋”新征程 电子城高科举办成立30周年暨重组上市15周年主题活动
- 华为举办原生鸿蒙之夜暨全场景新品发布会,推出HarmonyOS NEXT和多款新品
- HarmonyOS NEXT正式发布:原生应用超15000个,开启更多机型公测
- Gartner发布2025年十大战略技术趋势 代理型AI与AI治理入选
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。