Китайские исследователи создали квантовый суперкомпьютер с оптической схемой

Группа исследователей из различных исследовательских институтов Китая недавно продемонстрировала квантовое превосходство благодаря фотонному квантовому компьютеру. В статье, недавно опубликованной журналом Science, квантовый компьютер описывается как «Цзючжан».

Как сообщает LiveScience, квантовый компьютер, разработанный в основном исследователями из Университета науки и технологии, по сообщениям, значительно мощнее, чем квантовый компьютер, разработанный Google в 2019 году. », который ссылается на использование квантовых компьютеров, чтобы превзойти существующие, традиционные суперкомпьютеры. Как сообщается, Jiuzhang примерно в 2019 миллиардов раз быстрее, чем квантовый компьютер, разработанный Google.

За последние несколько лет Китай сделал огромные инвестиции в области квантовых вычислений, профинансировав исследования Национальной лаборатории квантовых информационных наук страны примерно на 10 миллиардов долларов. Кроме того, Китай в настоящее время является одним из мировых лидеров в области квантовых сетей. Квантовые сети используют квантовую механику для кодирования данных при их передаче на большие расстояния.

Квантовые компьютеры используют уникальные свойства квантовых частиц для достижения большей производительности, чем традиционные компьютеры. Классические компьютеры могут обрабатывать только данные, находящиеся в одном из двух разных состояний. Биты в этой двоичной системе используют единицы и нули для представления данных, и она по своей сути ограничена по сравнению с квантовыми битами (кубитами), которые могут существовать более чем в двух состояниях одновременно. Это свойство позволяет квантовым компьютерам решать более сложные проблемы и выполнять задачи гораздо быстрее, чем даже лучшие современные суперкомпьютеры.

Давно предполагалось, что квантовые компьютеры могут значительно превзойти современные компьютеры, но создание надежного квантового компьютера — это инженерная задача, которая все еще не решена. Квантовые компьютеры часто должны располагаться в контролируемой среде, чтобы предотвратить колебания температуры или других переменных окружающей среды, которые могут нарушить расчеты квантового компьютера. Исследовательские группы по всему миру экспериментировали с различными способами создания квантовых компьютеров. В то время как победивший квантовый компьютер Google опирался на сверхпроводящие материалы, интегрированные с чипами, Jiuzhang полагается на оптические схемы.

Чтобы протестировать Jizhang, исследовательская группа рассчитала выходную мощность схемы, которая использует свет и возвращает список чисел. Этот процесс известен как Выборка гауссовского бозона. Цель состояла в том, чтобы обнаружить как можно больше фотонов. Jiuzhang — это сама оптическая схема, и ей удалось обнаружить в среднем 43 фотона, установив рекорд в 76 фотонов.

Согласно статье, опубликованной в журнале Science, на создание списка чисел для каждого пробного запуска квантового компьютера уходило около 200 секунд. Традиционным суперкомпьютерам потребовалось бы около 2.5 миллиардов лет, чтобы сгенерировать тот же список чисел. Если такая же скорость вычислений применима и для других задач, квантовые компьютеры могут выполнять вычисления примерно в 100 триллионов раз быстрее, чем традиционные суперкомпьютеры.

Важно отметить, что Jiuzhang может выполнять только узкий круг задач, для которых он был разработан, а именно задачи, связанные с выборкой гауссовых бозонов. Цзючжан — это не обычный квантовый компьютер. Однако это шаг к созданию практических квантовых компьютеров.

Как сообщает TechXplore, компьютер Jiuzhang — не единственный недавний пример достижений в технологии вычислений на основе света, которые потенциально могут повлиять на искусственный интеллект. Группа исследователей недавно проанализировала последние достижения в области применения оптических вычислений к технологиям визуальных вычислений и обнаружила, что оптические вычислительные платформы потенциально могут взаимодействовать с глубокими нейронными сетями.

Исследовательская группа изучила несколько примеров оптических вычислений наряду с ИИ, чтобы обнаружить, что выводы ИИ, основанные на прохождении света через оптические устройства, могут быть использованы для создания новых форм технологий визуальных вычислений. К ним относятся оптические нейронные сети, которые могут быстро обрабатывать и классифицировать объекты без необходимости внешнего источника питания, полагаясь на поступающий свет для питания вычислений.

Устройства ИИ, работающие в таких системах, как умные дома, удаленные датчики и автономные транспортные средства, могут повысить мощность обычного электронного компьютера, используя свет для быстрого анализа объектов и окружающей их среды. Гибридные оптические компьютерные системы могут сочетать гибкость традиционных компьютеров с параллелизмом и скоростью оптических компьютеров.