量子计算机有望提供强大算力,解决经典计算机无法解决的问题。许多硬件平台上,都具有开发量子计算的能力,但目前尚不明确,哪种技术或技术组合最为成功。

如今,超导离子阱技术处于领先地位。另一种基于光子学的方法,由于很难按要求产生所需量子态或这些态的转换,人们通常认为此方法不切实际。

然而,这种方法可能会成为量子计算的黑马。Xanadu的研究人员昨日于《Nature》杂志上撰文报道了一种可编程、可扩展的光子线路,并在该装置上演示了三种类型的量子算法[2]。

 

1. 量子采样算法

根据量子理论,任何光的振幅相位,都有一个不可避免的不确定性。如果这种量子不确定性,在振幅和相位之间分布不均,那么这种状态就称为压缩态

压缩的状态越多,所包含的光子就越多。许多量子光学实验中,都发现了多光子压缩光。而基于这种状态的量子计算模型,已经存在了二十多年。

然而,由于量子不确定性,基于该模型的计算机的实用性,受到了或大或小的合理质疑。

在过去几年中,质疑声逐渐消失。很明显,一个相对简单的光路,仅靠压缩光分束器光子计数器就能以经典计算机无法企及的速度,执行采样算法

人们还发现,这种算法有许多实际应用。例如分子对接,以及模拟分子状态之间的转换方面,其都能发挥效用。

在用于实现这种量子采样算法的计算架构中,生成光的压缩态,并将其发射到由若干光路和分束器组成的光网络中。

由于量子干涉效应,压缩态在分束器中相遇时,会混合在一起,这样就会导致所有状态被完全扰乱,这种干扰取决于光路的相对长度,即所谓的相对相位,对相位重新编程会改变这其中扰乱的类型。

加扰后,使用高度灵敏的探测器,对这种量子线路的每个输出的光子数,进行计数。

跃居超导和离子阱的量子计算黑马,可编程可扩展的光量子硬件-量子客
图1|在光子芯片上实现的量子算法(来源:Nature)

测量结果提供了量子实验数据的具体样本。对于一台经典计算机来说,采集这种样本所需的时间,随着输入压缩态的数量呈指数级增长,耗时可长达数十亿年

相比之下,量子线路可以在几分之一秒的时间内产生样本,显示出所谓的量子优势

 

2. 可编程的光量子硬件

Xanadu的研究人员在氮化硅芯片上构建了光路,利用四波混频效应,使四个微米大小的光学环形谐振器,每一个谐振器都产生出一个压缩态。

他们通过在芯片上刻蚀光波导,实现了光的传播和干涉。分束器网络是完全可控的,远程用户可通过云端对其重新编程。然后,网络的输出被导向四个光子计数探测器,这些探测器生成样品并发送给远程用户。

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图2|实验仪器概览(来源:Nature)

研究人员进行了不同类型的测量,以表征压缩光源的质量和芯片的整体性能。

首先,他们测量出压缩态相对于普通态的不确定性抑制率约为84% ;其次,他们测得状态的时间纯度为85%;第三,他们仔细测试了干扰的质量;最后,通过对非经典性的标准进行测试,验证了产生的样本具有真正的量子性质。

这种量子性质指的是,扩大该实验装置的规模,可以产生用经典计算机无法模拟的样本

 

3. 随机算法与实用算法

除了用于证明量子优势的采样算法外,研究人员还实现了两个实用性更强的算法。 一个用于确定分子状态之间跃迁的能谱,另一个用于发现代表不同分子的数学图形之间的相似性。

Xanadu的研究人员将具体问题编码到压缩态和分束器网络中,利用产生的样本来估计分子光谱,或对图形进行分类,实现了这一壮举。

先前,其他的一些研究团队,也证实了基于压缩态的量子采样。不同的是,先前实验的线路是不可重构的,因此只能执行一个单一的随机算法。

与此形成鲜明对比的是,此次的线路是可编程的,而且可能具有高度可扩展性

 

4. 构建光量子计算机

尽管如此,在量子采样算法能够充分发挥其效用并成为现实应用之前,仍有一些困难需要攻克。例如,必须显著提高压缩态的质量,对于某些应用来说,需要单独控制每个压缩态的压缩程度和光功率。

此外,为了扩大系统规模,需要降低光子损耗,否则光子将无法在线路中存活。

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图3|光子集成线路(来源:ELE Times)

但毫无疑问的是,在可编程光子芯片上,利用高压缩态演示量子采样,意义非凡,是该领域的一个里程碑

然而,可以使用当前架构实现的商业应用数量,是有限的。不同平台需要以无误的方式,运行更高级的算法。

幸运的是,现已存在这样基于压缩态的平台,而下一步就是利用这些平台,来构建完全成熟的光量子计算机。

 

参考链接:

[1]https://www.nature.com/articles/d41586-021-00488-z

[2]https://www.nature.com/articles/s41586-021-03202-1

 

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|编  辑:王嘉雯      |审  校:丁 艳