Chińscy badacze tworzą optyczny obwód napędzany przez komputer kwantowy

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 znacznie potężniejszy niż komputer kwantowy zaprojektowany przez Google 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 komputerów kwantowych, finansując badania w Narodowym Laboratorium Nauk o Informacji Kwantowej za około 10 miliardów dolarów. Ponadto Chiny są obecnie jednym z światowych liderów w dziedzinie sieci kwantowych. Sieci kwantowe wykorzystują mechanikę kwantową do zakodowania danych podczas ich transmisji na duże odległości.

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 niezbędnie ograniczone w porównaniu z kwantowymi bitami (qubitami), które mogą istnieć w więcej niż dwóch stanach jednocześnie. Ta właściwość umożliwia komputerom kwantowym rozwiązywanie bardziej złożonych problemów i przetwarzanie zadań znacznie szybciej niż nawet najlepsze superkomputery dzisiaj.

Od dawna teoretyzowano, że komputery kwantowe mogą dramatycznie przewyższyć współczesne komputery, ale produkcja niezawodnego komputera kwantowego jest wyzwaniem inżynieryjnym, które nadal trwa. 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 scalonymi, Jiuzhang opiera się na obwodach optycznych.

Aby przetestować Jizhang, zespół badawczy kazał mu obliczyć wyjście obwodu, który używa światła i zwraca listę liczb. Ten proces jest znany jako Gaussian Boson Sampling. Celem było wykrycie jak największej liczby 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 ten sam wskaźnik obliczeń jest prawdziwy dla innych zadań, komputery kwantowe mogą być w stanie wykonać 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 koncentrują się na Gaussian Boson Sampling. 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 komputerów optycznych, które mogą mieć wpływ na sztuczną inteligencję. Zespół badawczy niedawno przeanalizował ostatnie postępy w zakresie zastosowania komputingu optycznego do technologii komputingu wizualnego, stwierdzając, że platformy komputingu optycznego mogą potencjalnie współpracować z głębokimi sieciami neuronowymi.

Zespół badawczy przeanalizował kilka przykładów komputingu optycznego wraz z AI, aby stwierdzić, że inferencja AI oparta na ruchu światła przez urządzenia optyczne może być użyta do tworzenia nowych form technologii komputingu wizualnego. Należą do nich optyczne sieci neuronowe, które mogą szybko przetwarzać i klasyfikować obiekty bez potrzeby zewnętrznego zasilania, opierając się na wpływającym świetle do napędzania obliczeń.

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