Çinli Araştırmacılar Optik Devre ile Sürüklenen Kuantum Süper Bilgisayar Oluşturdu

Çin’deki çeşitli araştırma enstitülerindeki araştırmacılar ekibi yakın zamanda bir fotonik kuantum bilgisayarıyla kuantum üstünlüğü gösterdi. Science dergisinde yayınlanan bir makale, kuantum bilgisayarını “Jiuzhang” olarak tanımlıyor.

LiveScience’in bildirdiği gibi, principalmente Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından tasarlanan kuantum bilgisayarının, 2019’da Google tarafından tasarlanan kuantum bilgisayarından podstatially daha güçlü olduğu bildiriliyor. 2019’da Google, ilk olarak “kuantum üstünlüğü”ne ulaşan, yani geleneksel süper bilgisayarları geride bırakan kuantum tabanlı bilgisayarları kullanan ilk bilgisayar olduğunu iddia etti. Jiuzhang’in, Google tarafından tasarlanan kuantum bilgisayarından yaklaşık 10 milyar kat daha hızlı olduğu bildiriliyor.

Son birkaç yılda, Çin kuantum hesaplama alanında büyük yatırımlar yaptı ve Ulusal Kuantum Bilgi Bilimleri Laboratuvarı’ndaki araştırmaları yaklaşık 10 milyar dolarlık bir bütçeyle destekledi. Ayrıca, Çin şu anda kuantum ağının dünya liderlerinden biri. Kuantum ağ oluşturma, verilerin uzun mesafelerde iletilirken kuantum mekaniğini kullanarak verilerin şifrelenmesini sağlar.

Kuantum bilgisayarlar, daha iyi performans elde etmek için kuantum parçacıklarının benzersiz özelliklerinden yararlanırlar. Klasik bilgisayarlar yalnızca iki farklı durumda var olan veri işleyebilir. Bu ikili sistem, veriler için 0’lar ve 1’ler kullanır ve kuantum bitlerine (qubit) kıyasla doğal olarak sınırlıdır, qubitler aynı anda birden fazla durumda bulunabilir. Bu özellik, kuantum bilgisayarların daha karmaşık sorunları ele almasına ve görevleri günümüzün en iyi süper bilgisayarlarından çok daha hızlı bir şekilde işleme能力ine sahip olmasını sağlar.

Uzun süredir teorize edildiği gibi, kuantum bilgisayarların modern bilgisayarları önemli ölçüde geride bırakabileceği düşünülüyor, ancak güvenilir bir kuantum bilgisayarının üretimi hala devam eden bir mühendislik zorluğudur. Kuantum bilgisayarlar genellikle, kuantum bilgisayarının hesaplamalarını bozacabilecek sıcaklık veya diğer çevresel değişkenliklerin önlenmesi için kontrol edilen ortamlarda bulunmaları gerekir. Dünya çapındaki araştırma grupları, kuantum bilgisayarları oluşturmak için farklı yöntemler denedi. Google’ın kazandığı kuantum bilgisayarının süper iletken malzemelerle entegre edilmiş yongalara dayanırken, Jiuzhang optik devrelere dayanır.

Jiuzhang’i test etmek için, araştırma ekibi onu, ışığı kullanan ve bir sayı listesi döndüren bir devrenin çıkışını hesaplatmaya zorladı. Bu işlem, Gaussian Boson Sampling olarak bilinir. Hedef, mümkün olduğunca fazla fotonı tespit etmekti. Jiuzhang kendisi bir optik devre olup, ortalama 43 foton tespit etti ve 76 fotonla rekor kırdı.

Science’de yayınlanan makaleye göre, her deneme çalışması için sayı listesini oluşturmak yaklaşık 200 saniye sürdü. Geleneksel süper bilgisayarların aynı liste numaralarını oluşturmak için yaklaşık 2,5 milyar yıl sürerdi. Aynı hesaplama oranı diğer görevler için de geçerliyse, kuantum bilgisayarlar geleneksel süper bilgisayarların 100 trilyon kat daha hızlı çalışabileceği anlamına gelir.

Jiuzhang’in yalnızca Gaussian Boson Sampling’i merkezine alan, geliştirildiği dar bir görev yelpazesini gerçekleştirebileceği unutulmamalıdır. Jiuzhang genel bir kuantum bilgisayarı değildir. Ancak, pratik kuantum bilgisayarlarının oluşturulması yönünde bir adımdır.

TechXplore’un bildirdiği gibi, Jiuzhang bilgisayarı, yapay zeka üzerinde potansiyel etkileri olan ışık tabanlı hesaplama teknolojisinin yakın zamanda yapılan ilerlemelerinin tek örneği değildir. Araştırmacılar ekibi, görsel-işlem teknolojilerine optik hesaplamanın uygulanmasına ilişkin yakın zamanda yapılan ilerlemeleri inceledi ve optik hesaplama platformlarının derin sinir ağlarıyla birleştirilebileceğini buldu.

Araştırma ekibi, yapay zeka ile birlikte optik hesaplama örnekelerini inceledi ve optik cihazlar üzerinden hareket eden ışığa dayalı yapay zeka çıkarımı, dış güç kaynağına ihtiyaç duymadan nesneleri hızlı bir şekilde işleyip sınıflandırabilen optik sinir ağları da dahil olmak üzere yeni görsel-işlem teknolojileri oluşturmak için kullanılabileceğini buldu.

Akıllı evler, uzaktan algılayıcılar ve otonom araçlar gibi sistemlerde çalışan yapay zeka cihazları, nesneleri ve çevreyi hızlı bir şekilde analiz etmek için ışığı kullanabilir ve geleneksel bir elektronik bilgisayarın gücünü artırabilir. Melez optik bilgisayar sistemleri, geleneksel bilgisayarların esnekliği ile optik bilgisayarların paralellik ve hızını birleştirebilir.