Инженерите доказват квантово предимство

Изследователи от Инженерното училище в Университета в Аризона и Колежът по оптични науки Джеймс К. Уайнт демонстрират експериментално как квантовите ресурси не са просто мечти за далечното бъдеще – те могат да подобрят днешните технологии.

Квантовите изчисления и квантовите сензори имат потенциал да бъдат много по-мощни от техните конвенционални аналози. Напълно реализираният квантов компютър не само може да отнеме секунди за решаване на уравнения, които ще отнемат хиляди години от класическия компютър, но може да има безброй ефекти в области, вариращи от биомедицински изображения до автономно шофиране.

Технологията обаче все още не е налице.

Всъщност, въпреки широко разпространените теории за отдалечения ефект на квантовите технологии, много малко изследователи са успели да демонстрират, използвайки наличната технология, че квантовите методи имат предимство пред своите класически аналози.

В изследователска статия, публикувана на 1 юни 2021 г. в списанието X. физически преглед, Изследователи от Университета в Аризона демонстрираха експериментално, че квантът има предимство пред класическите изчислителни системи.

Съавтор на статията Жешен Джанг, асистент по материалознание и инженерство, главен изследовател в UArizona Quantum Information and Materials Group и един от авторите на статията. „Ние се стремим да покажем как можем да се възползваме от квантовата технология, която вече съществува за реални приложения.“

Как (и кога) работи квантът

Квантовите изчисления и други квантови процеси разчитат на малки, мощни единици информация, наречени кубити. Класическите компютри, които използваме днес, работят с единици информация, наречени битове, които съществуват или като нули, или като единични, но кубитите могат да съществуват едновременно и в двете състояния. Тази двойственост ги прави силни и чупливи. Микро кубитите са склонни да се срутват без предупреждение, което прави процеса, наречен корекция на грешки, който се занимава с възникналите проблеми, толкова важен.

Quuntao Zhuang (вляво), главен изследовател на групата по теория на квантовата информация, и Zheshen Zhang, главен изследовател на групата по квантова информация и материали, са и двамата асистенти в Инженерния колеж. Кредит: Университет в Аризона

Квантовото поле сега е в епохата, която известният физик Джон Прескил от Калифорнийския технологичен институт нарича „квантов шум с междинен мащаб“ или NISQ. В ерата NISQ квантовите компютри могат да изпълняват задачи, които изискват само около 50 до няколкостотин кубита, въпреки значително количество шум или смущения. Повече от това и шумът надделява над интереса, което води до срив на всичко. Широко разпространено е мнението, че за реализиране на практически полезни квантови приложения са необходими 10 000 до няколко милиона кубита.

Представете си, че изобретявате система, която гарантира, че всяко ястие, което готвите, ще завърши перфектно и след това ще дадете тази система на група деца, които нямат правилните съставки. Ще бъде страхотно след няколко години, след като децата станат възрастни и могат да си купят това, от което се нуждаят. Но дотогава полезността на системата е ограничена. По същия начин, докато изследователите не напреднат в областта на корекцията на грешки, която може да намали нивата на шума, квантовите изчисления са ограничени до малък мащаб.

Блокиращи предимства

Експериментът, описан в статията, използва комбинация от класически и количествени техники. По-конкретно, той използва три сензора, за да класифицира средната амплитуда и ъгъл на RF сигналите.

Сензорите са оборудвани с друг квантов източник, наречен заплитане, който им позволява да споделят информация помежду си и осигурява две основни предимства: Първо, подобрява чувствителността на сензора и намалява грешките. Второ, тъй като те са блокирани, сензорите оценяват глобалните свойства, вместо да събират данни за конкретни части на системата. Това е полезно за приложения, които се нуждаят само от двоичен отговор; Например при медицинското изобразяване изследователите не трябва да знаят всяка клетка в тъканна проба, която не е ракова – само дали една клетка е ракова. Същата концепция се отнася и за откриването на опасни химикали в питейната вода.

Опитът показва, че оборудването на сензорите с квантово заплитане им дава предимство пред класическите сензори, намалявайки възможността за грешки с малка, но критична разлика.

„Идеята за използване на блокиране за подобряване на сензорите не се ограничава до определен тип сензор, така че може да се използва за редица различни приложения, стига да разполагате с оборудване за блокиране на сензорите“, каза сътрудникът на проучването. автор Quuntao. Джуанг, асистент по електротехника и компютърно инженерство и главен изследовател в групата по теория на квантовата информация. „На теория можете да помислите за приложения като lidar (откриване на светлина и намиране на обхват) за самоуправляващи се автомобили, например.“

Zhuang и Zhang разработиха и описаха теорията зад експеримента през 2019 г. X. физически преглед хартия. Те са съавтори на новата статия с водещия автор Yi Xia, докторант в Колежа по оптически науки James C. Weant и Wei Li, изследовател в областта на материалите и инженерството.

Qubit работни книги

В момента има приложения, които използват комбинация от квантова и класическа обработка в ерата на NISQ, но те разчитат на вече съществуващи класически набори от данни, които трябва да бъдат трансформирани и категоризирани в квантовия свят. Представете си, че правите поредица от снимки на котки и кучета, след което ги качвате в система, която използва квантови методи, за да обозначите снимките като „котка“ или „куче“.

Екипът подхожда към процеса на етикетиране от различен ъгъл, използвайки квантови сензори, за да събере предимно своите данни. Това е като да използвате специализирана квантова камера, която обозначава снимките като „куче“ или „котка“, когато правите снимки.

„Много алгоритми вземат предвид данните, съхранявани на компютърен диск, и след това ги преобразуват в квантова система, което отнема време и усилия“, каза Жуанг. „Нашата система решава различен проблем, като оценява физическите процеси, които се случват в реално време.“

Екипът е развълнуван от бъдещите приложения на тяхната работа на пресечната точка на квантовото усещане и Количествена статистика. Те дори са предвидили един ден да включи цялата експериментална настройка върху пързалка, която може да бъде потопена в биоматериал или водна проба за идентифициране на болести или вредни химикали.

„Смятаме, че това е нова парадигма както за квантовите изчисления, така и за квантовото машинно обучение и за квантовите сензори, защото наистина създава мост за свързване на всички тези различни области“, каза Джанг.

Справка: „Квантова подобрена класификация на данните с променлива мрежа от синаптични сензори“ От Yi Xia, Wei Li, Kuntao Zhuang и Jichen Zhang, 1 юни 2021 г., Налично тук. X. физически преглед.
DOI: 10.1103 / PhysRevX.11.021047