量子コンピューティング

量子コンピューティングが実用化の一歩前進

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量子コンピューティング市場は2030年までに650億ドルに達すると予測されていますが、まだ実用化される前に多くの障害があります。しかし、量子コンピューティングには、私たちが直面している複雑な問題を解決する可能性があります。世界中の大学や民間機関の研究チームが、この目標を達成するために努力しています。

これらのチームの1つは、バージニア大学工学部の助教授であるXu Yiが率いています。

彼のチームは、光を検出して形状を変えるために使用される光学デバイスの物理学と応用についての専門知識を持ちます。チームは、量子コンピューティングの速度を達成するために必要なデバイスの数を大幅に削減することができる、スケーラブルな量子コンピューティングプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、1ペニーほどの大きさの光子チップ上で実現されました。

チームには、UVAの量子光学と量子情報の教授であるOlivier Pfisterと、韓国科学技術院の助教授であるHansuek Leeも含まれていました。

この研究は、Nature Communicationsに掲載されました。

また、物理学の博士課程学生であるZijiao Yangと、電気・電子工学の博士課程学生であるMandana Jahanbozorgiの支援も受けました。彼らは、この論文の共同第一著者です。

量子コンピューティングと情報処理

量子コンピューティングは、新しい情報処理方法を提供し、デスクトップまたはラップトップコンピューターがビットの長い列を処理できるようにします。ビットは0または1の値を持ち、量子コンピューターは情報を並列に処理するため、1つの情報のシーケンスが処理されるのを待つ必要はありません。量子コンピューティングの基本的な構成要素はキュービットであり、0と1の両方の値を同時に持つことができます。量子モードは、0と1の間の全スペクトルをカバーします。

研究者は、量子速度を達成するために必要な大量の量子モードを効率的に生成する方法について研究しています。

Yiが開発した新しい光学アプローチは、特に有用です。光のフィールドはも全スペクトルをカバーするため、スペクトル内の各光波は量子単位になる可能性があります。Yiは、光のフィールドが量子化されると仮定しました。

システムの作成

Yiのチームは、光子を包み込むリング状のミリメートルサイズの構造である光学マイクロレソナンス内に量子源を作成しました。光はリングを循環し、光学的パワーを蓄積し、光子が相互作用する可能性を高めます。これにより、マイクロコム内の光のフィールド間に量子エンタングルメントが生じます。

Yiのチームは、マルチプレクシングを使用して、1つのマイクロレソナータから40の量子モードを生成することを確認しました。また、量子モードのマルチプレクシングが光学プラットフォームで機能することを実証しました。

「システムを最適化すると、1つのデバイスから数千の量子モードを生成できる」とYiは述べました。

Yiのマルチプレクシング技術を使用すると、量子コンピューティングを実世界の条件で使用することができます。実世界の条件では、避けることができないエラーが発生します。これらのエラーは、量子状態とその繊細な性質によるものです。

エラーの数は、1百万個のキュービットを必要とし、デバイスの数も比例して増加します。マルチプレクシングは、デバイスの数を2つまたは3つのオーダーで削減します。

Yiの光学ベースのシステムには、2つの利点があります。まず、光子には質量がないため、光子集積チップを使用する量子コンピューターは、常温で動作または休眠状態になることができます。Leeは、標準的なリソグラフィ技術を使用して、シリコンチップ上にマイクロレソナータを製造しました。これにより、レソナータまたは量子源を大量生産することができます。

「私たちは、量子コンピューティングのエンジニアリングの最前線を推進し、バルク光学から光学集積への移行を加速することを誇りに思います」とYiは述べました。 「私たちは、光学ベースの量子コンピューティングプラットフォームでデバイスと回路を統合し、そのパフォーマンスを最適化する方法を探求し続けるでしょう」

Alex McFarlandは、人工知能の最新の開発を探求するAIジャーナリスト兼ライターです。彼は、世界中の数多くのAIスタートアップや出版物と共同しています。