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国科大推出可编程硅基光量子计算芯片,实现292个图像的量子漫步模拟,研究登上Science

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  大数据文摘出品

  作者:Caleb

  我国量子芯片再出重要成果。

  继潘建伟团队的率领中国率先实现量子优越性后,根据新华社报道,国防科技大学计算机学院QUANTA团队联合军事科学院、中山大学等国内外单位,研发出了新型可编程硅基光量子计算芯片,可实现多种图论问题的量子算法求解,有望未来在大数据处理等领域获得应用。

  该研究论文以Implementing graph-theoretic quantum algorithms on a silicon photonic quantum walk processor为名发表在了Science Advances上。

  

  论文链接:

  https://advances.sciencemag.org/content/7/9/eabb8375

  根据论文介绍,研究人员在292个不同图像上,均实现了对100个量子漫步的时间步骤模拟,这为传统上难处理的应用打开了通往大规模可编程量子步态处理器的道路。

  这款新型芯片采用CMOS兼容硅光子学方式制造,具备大规模生产潜力,未来或可用于实现量子信息处理和量子模拟,为解决数据库搜索、图同构问题提供量子加速。

  量子漫步是什么?它有啥优势

  等等!

  量子计算机、量子计算芯片听得还算多,这量子漫步又算是怎么回事?

  从概念上来说,量子漫步(Quantum Walk)是一种量子物理世界的独特数学模型,是一类重要的量子计算模型,也是许多量子算法的重要内核。

  不过,要理解量子漫步,可以把它和经典随机漫步(Random Walk)对比着来看。在经典随机漫步中,一个粒子是随机地绕着一个离散空间漫步。单位时间内,粒子每“漫步一步”的方向和位移由一个随机变量来刻画,有一半概率向左,一半概率向右。

  在量子世界中,由于由叠加(superposition)、量子干涉(quantum interference)、纠缠(entanglement)等量子状态的影响,粒子“漫步一次”的位移则具备着更多的可能性。换句话说,单位时间内,粒子不一定只能往左或往右,它可能同时往左又往右

  

  也正是得益于量子漫步的这种可能性,其速度也远远快于经典随机漫步,同时还能够加速模式识别、计算机视觉、网络分析和导航、网站流量优化等方面的应用。

  在这次的新型可编程硅基光量子计算芯片,也正是基于这种结构,科研人员采用硅基集成光学技术,设计实现了可编程光量子计算芯片。芯片上集成了纠缠光子源、可配置光学网络等,通过电学调控片上元件实现对光量子态的操控,从而实现量子信息的编码和量子算法的映射,具有高集成度、高稳定性、高精确度等优势。

  通过对所研制光量子计算芯片的编程运行,演示了顶点搜索、图同构等图论问题量子算法的求解。未来,随着芯片规模和光子数目的增加,芯片可支持实现的图问题规模将快速增长。

  在292个不同图像上均实现了100个量子漫步的时间步骤模拟

  让我们回到论文,论文中表示,该可编程硅基光量子计算芯片尺寸为11×3平方毫米,主要由两个部分组成:纠缠光子对的产生(entangled photon-pair generation)和通用线性光学变换(universal linear optical transformation)。

  该芯片主要包括2个自发四波混合(SFWM)光子源,22个同时运行的热光学移相器,32个多模干涉仪分光器,和16个光栅耦合器(未显示)。

  

  通过对所研制光量子计算芯片的编程运行,研究人员还演示了顶点搜索、图同构等图论问题量子算法的求解。结果显示,研究人员借助该芯片,在292个不同图像上均实现了100个量子漫步的时间步骤模拟

  

  基于量子漫步的GI算法的实验演示

  “这种方式提供了完全的可编程性和对量子漫步特性的控制,因此,其相比模拟系统具备更大的灵活性和性能。相比数字量子计算机,(基于可编程硅基光量子计算芯片的)量子计算机更可能在短期内实现。”

  在实现较大规模应用方面,基于可编程硅基光量子计算芯片量子计算机的纠缠结构可以通过两种方式扩大,一个是增加光学网络的大小,另一个则可以通过使一个广义P-partite纠缠光子态服从于广网络的P副本,来模拟具有可调粒子相关性的P-particle的量子漫步。

  经典计算发展路径之下,最为重要的硬件产品——传统硅基芯片,日益面临着晶体管直径逼近物理极限的问题。基于此,量子计算、革新芯片材料等研究方向成为一大热门。

  尽管传统硅基芯片面临着发展瓶颈,但作为代替方案的量子计算应用研究仍然处于初期阶段。但是我们可以相信,在国防科技大学新型可编程硅基光量子计算芯片的带领下,我国的量子计算技术在未来能够快速落地应用。

  点「在看」的人都变好看了哦!

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