Chińscy badacze tworzą optyczny obwód napędzany przez kwantowy superkomputer

Zespół badaczy z różnych instytutów badawczych w Chinach niedawno udowodnił supremację kwantową dzięki komputerowi kwantowemu optycznemu. Artykuł opublikowany niedawno w czasopiśmie Science opisuje komputer kwantowy jako „Jiuzhang”.

Jak donosi LiveScience, komputer kwantowy, zaprojektowany głównie przez badaczy z Uniwersytetu Nauki i Technologii, jest rzekomo znacznie bardziej wydajny niż komputer kwantowy zaprojektowany przez Google (GOOGL ) w 2019 roku. W 2019 roku Google twierdziło, że zaprojektowało pierwszy komputer, który osiągnął „supremację kwantową”, co odnosi się do wykorzystania komputerów kwantowych do przewyższenia obecnych, tradycyjnych superkomputerów. Jak podaje się, Jiuzhang jest około 10 miliardów razy szybszy niż komputer kwantowy zaprojektowany przez Google.

W ciągu ostatnich kilku lat Chiny zainwestowały ogromne kwoty w dziedzinie obliczeń kwantowych, finansując badania w Narodowym Laboratorium Informacji Kwantowej za około 10 miliardów dolarów. Ponadto Chiny są obecnie jednym z światowych liderów w sieciach kwantowych. Sieci kwantowe wykorzystują mechanikę kwantową do kodowania danych podczas transmisji na długich dystansach.

Komputery kwantowe wykorzystują unikalne właściwości cząstek kwantowych, aby uzyskać lepszą wydajność niż tradycyjne komputery. Klasyczne komputery mogą przetwarzać tylko dane, które istnieją w jednym z dwóch różnych stanów. Bity w tym systemie binarnym używają jedynek i zer do reprezentowania danych i są niezmiennie ograniczone w porównaniu z kwantowymi bitami (qubitami), które mogą istnieć w więcej niż dwóch stanach jednocześnie. Ta właściwość pozwala komputerom kwantowym radzić sobie z bardziej złożonymi problemami i przetwarzać zadania znacznie szybciej niż nawet najlepsze superkomputery dzisiaj.

Od dawna teoretyzowano, że komputery kwantowe mogą dramatycznie pokonać nowoczesne komputery, ale wytwarzanie niezawodnego komputera kwantowego jest wciąż trwającym wyzwaniem inżynieryjnym. Komputery kwantowe często muszą być umieszczane w kontrolowanych środowiskach, które zapobiegają fluktuacjom temperatury lub innym zmiennym środowiskowym, które mogą zakłócić obliczenia komputera kwantowego. Grupy badawcze na całym świecie eksperymentowały z różnymi sposobami budowy komputerów kwantowych. Podczas gdy komputer kwantowy Google opierał się na materiałach nadprzewodzących zintegrowanych z układami, Jiuzhang opiera się na obwodach optycznych.

Aby przetestować Jizhang, zespół badawczy kazał mu obliczyć dane wyjściowe obwodu, który używa światła i zwraca listę liczb. Proces ten jest znany jako Gaussian Boson Sampling. Celem było wykrycie jak najwięcej fotonów. Jiuzhang jest sam w sobie obwodem optycznym i udało mu się wykryć średnio 43 fotony, ustanawiając rekord 76 fotonów.

Zgodnie z artykułem opublikowanym w Science, zajęło to około 200 sekund, aby wygenerować listę liczb dla każdego przebiegu komputera kwantowego. Tradycyjne superkomputery zajęłyby około 2,5 miliarda lat, aby wygenerować tę samą listę liczb. Jeśli ta sama szybkość obliczeń jest prawdziwa dla innych zadań, komputery kwantowe mogą wykonywać obliczenia około 100 bilionów razy szybciej niż tradycyjne superkomputery.

Ważne jest, aby zauważyć, że Jiuzhang może wykonywać tylko wąski zakres zadań, dla których został opracowany, a mianowicie te, które dotyczą próbkowania bozonów Gaussa. Jiuzhang nie jest ogólnym komputerem kwantowym. Jest to jednak krok w kierunku stworzenia praktycznych komputerów kwantowych.

Jak donosi TechXplore, komputer Jiuzhang nie jest jedynym niedawnym przykładem postępów w technologii obliczeń optycznych, które mogą mieć wpływ na sztuczną inteligencję. Zespół badawczy niedawno przeanalizował ostatnie postępy w dziedzinie zastosowania obliczeń optycznych do technologii komputerowych, stwierdzając, że platformy obliczeń optycznych mogą potencjalnie współpracować z głębokimi sieciami neuronowymi.

Zespół badawczy przeanalizował kilka przykładów obliczeń optycznych wraz z AI, aby stwierdzić, że wnioskowanie AI oparte na ruchu światła przez urządzenia optyczne może być wykorzystane do tworzenia nowych form technologii komputerowych. Technologie te obejmują sieci neuronowe optyczne, które mogą szybko przetwarzać i klasyfikować obiekty bez potrzeby zewnętrznego zasilania, polegając na wpływającym świetle do zasilania obliczeń.

Urządzenia AI działające w systemach takich jak inteligentne domy, czujniki zdalne i pojazdy autonomiczne mogą zwiększyć moc zwykłego komputera elektronicznego, wykorzystując światło do szybkiej analizy obiektów i otoczenia. Hybrydowe systemy komputerów optycznych mogą wykorzystywać zarówno elastyczność tradycyjnych komputerów, jak i równoległość i szybkość komputerów optycznych.