Китайские исследователи создали оптический контурно-управляемый квантовый суперкомпьютер

Команда исследователей из различных исследовательских институтов по всей Китаю недавно продемонстрировала квантовое превосходство благодаря фотонному квантовому компьютеру. Статья, недавно опубликованная журналом Science, описывает квантовый компьютер как “Цзючжан”.

Как сообщает LiveScience, квантовый компьютер, разработанный в основном исследователями из Университета науки и технологий, якобы значительно более мощный, чем квантовый компьютер, разработанный Google (GOOGL ) в 2019 году. В 2019 году Google заявила, что она разработала первый компьютер, который достиг “квантового превосходства”, что означает использование квантовых компьютеров для превосходства над современными традиционными суперкомпьютерами. Якобы Цзючжан примерно в 10 миллиардов раз быстрее квантового компьютера, разработанного Google.

В последние годы Китай сделал огромные инвестиции в область квантовых вычислений, финансируя исследования в Национальной лаборатории квантовой информатики примерно на 10 миллиардов долларов. Кроме того, Китай в настоящее время является одним из мировых лидеров в области квантовой связи. Квантовая связь использует квантовую механику для кодирования данных при их передаче на большие расстояния.

Квантовые компьютеры используют уникальные свойства квантовых частиц, чтобы получить лучшую производительность, чем традиционные компьютеры. Классические компьютеры могут обрабатывать только данные, которые существуют в одном из двух различных состояний. Биты в этой двоичной системе используют единицы и нули для представления данных и являются внутренне ограниченными по сравнению с квантовыми битами (кубитами), которые могут существовать в более чем двух состояниях одновременно. Это свойство позволяет квантовым компьютерам решать более сложные проблемы и обрабатывать задачи намного быстрее, чем даже лучшие суперкомпьютеры сегодня.

Долгое время предполагалось, что квантовые компьютеры могут значительно превосходить современные компьютеры, но создание надежного квантового компьютера является инженерной задачей, которая все еще продолжается. Квантовые компьютеры часто необходимо размещать в контролируемых средах, которые предотвращают колебания температуры или других переменных окружающей среды, которые могли бы нарушить расчеты квантового компьютера. Исследовательские группы по всему миру экспериментировали с различными способами построения квантовых компьютеров. В то время как квантовый компьютер Google полагался на сверхпроводящие материалы, интегрированные с чипами, Цзючжан полагается на оптические контуры.

Чтобы протестировать Цзючжан, исследовательская команда заставила его рассчитать выход контура, который использует свет и возвращает список чисел. Этот процесс известен как Гауссовское распределение бозонов. Целью было обнаружить как можно больше фотонов. Цзючжан является оптическим контуром сам по себе и смог обнаружить в среднем 43 фотона, достигнув рекорда в 76 фотонов.

Согласно статье, опубликованной в Science, потребовалось примерно 200 секунд, чтобы сгенерировать список чисел для каждого испытания квантового компьютера. Традиционные суперкомпьютеры потребовали бы около 2,5 миллиардов лет, чтобы сгенерировать тот же список чисел. Если та же скорость вычислений сохраняется для других задач, квантовые компьютеры могут выполнять вычисления примерно в 100 триллионов раз быстрее, чем традиционные суперкомпьютеры.

Важно отметить, что Цзючжан может выполнять только узкий диапазон задач, для которых он был разработан, а именно те, которые связаны с Гауссовским распределением бозонов. Цзючжан не является общим квантовым компьютером. Однако это шаг на пути к созданию практических квантовых компьютеров.

Как сообщает TechXplore, компьютер Цзючжан не является единственным недавним примером достижений в технологии вычислений на основе света, которые могут иметь потенциальное влияние на искусственный интеллект. Команда исследователей недавно рассмотрела недавние достижения в применении оптических вычислений к вычислениям с изображениями, обнаружив, что оптические платформы вычислений могут потенциально интегрироваться с глубокими нейронными сетями.

Исследовательская команда изучила несколько примеров оптических вычислений вместе с ИИ, чтобы обнаружить, что вывод ИИ на основе света, движущегося через оптические устройства, может быть использован для создания новых форм вычислений с изображениями. Эти включают оптические нейронные сети, которые могут быстро обрабатывать и классифицировать объекты без необходимости внешнего источника питания, полагаясь на входящий свет для выполнения вычислений.

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