5月3日,中國科學院在上海召開新聞發布會,宣布世界首臺超越早期經典計算機的光量子計算機在我國誕生。
中國科學技術大學潘建偉教授及其同事陸朝陽、朱曉波等,聯合浙江大學王浩華教授研究組,在基于光子和超導體系的量子計算機研究方面取得了系列突破性進展。
成果一:世界首臺超越早期經典計算機的單光子量子計算機
在光學體系,潘建偉團隊在去年首次實現十光子糾纏操縱的基礎上,利用高品質量子點單光子源,通過電控可編程的光量子線路,構建了針對多光子“玻色取樣”任務的光量子計算原型機。
實驗測試表明,該原型機的“玻色取樣”不僅比之前國際同行所有類似實驗提速至少24000倍,同時,通過和經典算法比較,也比人類歷史上第一臺電子管計算機(ENIAC)和第一臺晶體管計算機(TRADIC)運行速度快10-100倍。
這是歷史上第一臺超越早期經典計算機的基于單光子的量子模擬機,潘建偉團隊計劃在今年年底實現大約20個光量子比特的操縱。
圖 基于單光子的量子計算原型機結構
成果二:世界上糾纏數目最多(10個)的超導量子比特處理器
在超導體系,朱曉波、王浩華和陸朝陽、潘建偉等合作,自主研發了10比特超導量子線路樣品,打破了之前由谷歌、NASA和UCSB公開報道的9個超導量子比特的操縱,實現了目前世界上最大數目(10個)超導量子比特的糾纏,并在超導量子處理器上實現了快速求解線性方程組的量子算法。
研究團隊正在致力于20個超導量子比特樣品的設計、制備和測試,并計劃于今年年底前發布量子云計算平臺。
圖 10超導量子比特的糾纏態
量子計算研究:國際角逐的焦點
量子計算機是一種遵循量子力學規律,進行高速運算、存儲及處理量子信息的物理裝置,其運行的是量子算法,處理速度驚人,比傳統計算機快數十億倍。人們研究量子計算機很重要的一個出發點是探索通用計算機的計算極限。
目前,國際學術界在基于光子、超冷原子和超導線路體系的量子計算技術發展上總體較為領先。由于量子計算的巨大潛在價值,歐美各國都在積極投入研究力量,同時,大型高科技公司如微軟、IBM、谷歌等也強勢介入量子計算研究。
Google的“超導量子”
2014年,Google和美國國家航天局(NASA)聯合成立了量子人工智能實驗室(QuAIL),同年Google正式成立超導量子計算實驗室。Google使用的是超導電路方案,原則上可以無限制擴展。
圖 谷歌的“D-Wave”
2016 年6月,位于加州圣芭芭拉的Google研究實驗室、加州大學圣芭芭拉分校和西班牙巴斯克大學的研究人員在《自然》雜志上介紹了他們合作研發的量子計算機原型。在研究中,Google的團隊采用了9個固態量子位。
IBM亦青睞“超導量子”
今年3月6日,IBM宣布建造業內首個商業上可行的通用量子計算系統的計劃,這一量子計算系統旨在解決傳統計算系統無法解決的重大問題,最早和最有前途的應用會在化學領域。
IBM公司稱,取名為“IBM Q”的量子計算系統及其服務將通過IBM云平臺實現。該公司希望在今后幾年打造有50個量子比特的商用“IBM Q”系統,以展示超越傳統計算系統的運算能力。IBM還將與行業伙伴開展協作,開發能利用量子計算的應用。
圖 “IBM Q”量子計算系統
微軟的“拓撲量子”
2005年,微軟投巨資在美國圣巴巴巴拉大學設立了研究中心,研究拓撲量子計算機。
2017年,微軟表示將著手量子計算工程樣機研發,并宣稱這可能是一臺能擊敗谷歌和IBM的量子計算機樣機。與谷歌和IBM使用超導導線環作為量子比特不同,微軟的思路是基于一種被稱為“任意子”(anyons)的粒子,這種粒子只能存在于二維空間,具有奇異的物理特性。
微軟采用的“拓撲量子計算”方案,基于一種被稱為“拓撲量子比特”的量子信息單位。微軟團隊相信拓撲量子比特能夠更好地應對溫度、電噪聲等因素的干擾,從而長時間保持量子狀態,更具實用性、穩定性和工作效率。
英特爾的“硅量子點”
2015 年,英特爾宣布將向荷蘭代爾夫特理工大學的量子技術研究項目投資 5000 萬美元。英特爾專注于硅量子點技術(silicon quantum dots),它經常被稱作“人造原子”。一個量子點是一塊極小的材料,像原子一樣,它身上電子的量子態可以用 0 或 1 來表示。不同于離子或原子,量子點不需要激光來囚禁它。
但是基于硅的量子比特研究,大大落后于囚禁離子和超導量子技術。去年,澳大利亞新南威爾士大學的一個研究團隊才完成兩個量子比特的邏輯門。
當人工智能(AI)遇上量子計算
就在今年,一名神秘棋手Master挑戰人類圍棋頂尖高手,Master竟以60∶0的成績完勝。谷歌公司隨后宣布,Master就是AI機器人AlphaGO的改進型,是其“深心(DeepMind)計劃”的一部分。
人工智能如此強大,它的能力來源是什么?
人工智能的根本動力與核心資源是計算能力,說到計算能力,不得不提量子。量子計算也被稱為人工智能協助處理器,非常適合AI及機器的深度學習。一般情況下,AI中的代碼是靜態的,哪怕結果是錯誤的,普通算法也不會自己修改。而量子計算機則不然,系統能夠自動設定程序,自行修改代碼,并通過不斷學習來處理之前從未遇到的新數據。如果說傳統計算機只有一根筋,那量子計算機則靈活多變。
早期經典計算機與超級計算機
1946年,世界上第一臺通用計算機ENIAC誕生,它包含了17468根真空管(電子管),7200根晶體二極管,計算速度為5000次/秒加法或400次/秒乘法,是使用繼電器運轉的機電式計算機的1000倍、手工計算的20萬倍。
1954年,美國貝爾實驗室研制成功第一臺使用晶體管線路的計算機——TRADIC,裝有800個晶體管。計算速度從每秒幾百次提高到幾千次。
2016年法蘭克福世界超算大會上,我國 “神威·太湖之光”超級計算機系統登頂榜單之首。該計算機安裝了40960個中國自主研發的“申威26010”眾核處理器,峰值性能為12.5億億次/秒,持續性能為9.3億億次/秒。
經典計算機器件的原理,熱耗散不可避免,這是原理上決定的。譬如買到早期計算機有一個風扇散熱,你做的集成度越高,熱耗越嚴重。但量子計算原理上保持可逆計算,沒有熱耗散,可以在里面自循環,沒有熱耗散是未來量子計算是一個比較好的前景和方向。
量子計算機不僅能處理海量數據,更具備自我學習和自我更正能力。從這一點來看,量子計算對人工智能能夠起到重要的促進作用,為人工智能的發展帶來質的飛躍。