科学家利用光基处理器实现量子计算的巨大飞跃

这些新兴领域中在原子水平上运行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当今计算机无法解决的复杂问题。

首席研究员、澳大利亚皇家墨尔本理工大学的阿尔贝托-佩鲁佐（Alberto Peruzzo）教授说，该团队的处理器是一种光子学设备，利用光粒子携带信息，通过最大限度地减少"光损失"，有助于成功实现量子计算。

提高量子效率

佩鲁佐是皇家墨尔本理工大学量子计算与通信技术卓越中心（ARC Centre of Excellence for Quantum Computation and Communication Technology，CQC2T）节点的负责人，他介绍说："如果失去光线，就必须重新开始计算，其他潜在的进步包括提高了"不可破解"通信系统的数据传输能力，以及加强了环境监测和医疗保健领域的传感应用。"

研究小组的可重新编程光基处理器。资料来源：皇家墨尔本理工大学 Will Wright

研发成果

研究小组在一系列实验中对光子处理器进行了重新编程，通过施加不同的电压实现了相当于 2500 个设备的性能。他们的研究结果和分析发表在《自然-通讯》（Nature Communications）上。这项创新可以为量子光子处理器带来更紧凑、更可扩展的平台。

论文第一作者、皇家墨尔本理工大学博士生杨洋说，这种设备"完全可控"，能在降低功耗的情况下快速重新编程，而且无需制作许多定制设备："我们通过实验在单个设备上展示了不同的物理动态。这就像有了一个开关，可以控制粒子的行为方式，这对理解量子世界和创造新的量子技术都很有用"。

合作创新

意大利特伦托大学的 Mirko Lobino 教授利用一种名为铌酸锂的晶体制造了这种创新的光子装置，而美国印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校的 Yogesh Joglekar 教授则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，是光学和光子学各种应用的理想材料。

Lobino说："我所在的小组参与了该设备的制造工作，这尤其具有挑战性，因为我们必须在波导顶部微型化大量电极，以实现这种程度的可重构性。"

Joglekar说："可编程光子处理器为探索这些设备中的一系列现象提供了一条新的途径，而这些现象将有可能开启技术和科学领域令人难以置信的进步。"

推进量子控制

与此同时，佩鲁佐的团队还开发出了一种世界首创的混合系统，它将机器学习与建模相结合，对光子处理器进行编程，帮助控制量子设备。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。该设备输出精度面临的最大挑战之一是噪声，它描述了量子环境中影响量子比特性能的干扰。微微子是量子计算的基本单位。

佩鲁佐说："有一系列行业正在开发全面的量子计算，但它们仍在与噪声造成的误差和低效作斗争。控制量子比特的尝试通常依赖于对什么是噪声以及造成噪声的原因的假设。我们开发了一种协议，利用机器学习来研究噪声，同时利用建模来预测系统对噪声的反应，而不是做出假设。利用量子光子处理器，这种混合方法可以帮助量子计算机更精确、更高效地运行，从而影响我们未来控制量子设备的方式。我们相信，我们的新混合方法有可能成为量子计算领域的主流控制方法。"

主要作者、来自皇家墨尔本理工大学的 Akram Youssry 博士说，与传统的建模和控制方法相比，新开发的方法的结果显示出显著的改进，可以应用于光子处理器以外的其他量子设备。他说："这种方法帮助我们发现并理解了我们设备的一些方面，这些方面超出了这种技术的已知物理模型。这将帮助我们在未来设计出更好的设备。"

这项工作发表在《Npj Quantum Information》上。

未来展望与量子计算的潜力

围绕其团队的光子设备设计和量子控制方法，可以创建量子计算方面的初创公司，他们将继续研究其应用及其"全部潜力"。

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已经非常完善。与其他方法相比，量子机器学习算法在某些任务中具有潜在优势，尤其是在处理大型数据集时。

"想象一下，在这个世界上，计算机的工作速度比现在快几百万倍，我们可以安全地发送信息而不必担心信息被截获，我们可以在几秒钟内解决目前需要几年才能解决的问题。这不仅仅是幻想--这是由量子技术驱动的潜在未来，而像我们这样的研究正在铺平道路。"

编译自:ScitechDaily