發現馬約拉納費米子存在證據,微軟在構建量子電腦上又邁出一步

作者 | 發布日期 2018 年 03 月 30 日 8:15 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 電腦 line share follow us in feedly line share
發現馬約拉納費米子存在證據,微軟在構建量子電腦上又邁出一步


台灣時間 3 月 29 日凌晨,微軟宣布了一個消息:荷蘭台夫特理工大學的微軟研究員透過由半導體材料和超導材料製作的奈米線材,發現馬約拉納費米子(Majorana fermion)的存在證據。這意味著微軟在構建量子電腦的道路上又邁進了一步。

馬約拉納費米子是一種費米子,其反粒子(質量相同,電荷等其他量子性質相反)為它本身,所以馬約拉納費米子呈電中性,且很少與其他粒子相互作用,這些屬性或許使其成為一種更穩定的量子訊息編碼方式。

微軟早在 2005 年就已經開始鑽研量子計算技術。在當時微軟還悄悄成立了「Station Q」實驗室,負責人是數學家 Michael Freedman。同年微軟的一支研究團隊就提出了一種在半導體─超導體混合結構中建造拓撲保護量子比特的方法。微軟隨後投資了數個團隊進行嘗試。他們近期的論文(以及貝爾實驗室的一項獨立研究)顯示了關鍵的任意子以電流的模式進行移動的「徵兆」。

在 2016 年,微軟宣布計劃斥巨額資源開發量子電腦的原型產品,與 IBM 和 Google 等科技巨頭一同分這杯羹。

在研究上,微軟的選擇甚至更遙遠:研究基於非阿貝爾任意子(nonabelian anyons)的拓撲量子比特。這些所謂的任意子事實上並不是物體,而是一種具有物質特性的準粒子。它們的量子態由不同交叉路線(braiding paths)來表現。交叉路線的形狀導致了量子疊加,它們會受到拓撲保護(topologically protected)而不至於崩潰,這類似於打結的鞋帶不會散開。

繼本次發現 Majorana 粒子存在證據的研究之後,微軟下一步會將費米子轉化為量子,並希望在今年年底實現這一目標,在 5 年內向其他企業提供可用的量子電腦。

微軟的這一論文已經刊登在《Nature》上,編譯如下:

Majorana 零模是一種局部化的準粒子,對於拓撲量子計算來說具有很大的前景。其中電傳輸中的隧道譜是辨識 Majorana 零模存在的主要工具,例如做為微分電導中的零偏壓峰。在絕對零度且通用電導值為 2e 2 / h(其中 e 是電子的電荷,h 是普朗克常數)的條件下,做為 Majorana 對稱(majorana 粒子的反粒子是其本身)的直接後果,零偏壓峰的高度將會出現量子化。Majorana 對稱性能夠保持量子化免受無序、相互作用和隧道耦合變化的影響。

先前的大多數實驗中,顯示零偏壓峰值遠小於 2e 2 /h,最近的一個實驗觀察顯示其峰值高度接近 2e 2 /h。而在這裡,我們在覆蓋有鋁超導層的銦銻化合物半導體奈米線上測量的零偏壓電導,顯示有一個 2e 2 /h 的量子化的電導平台。儘管調整磁場和隧道耦合的參數後,我們的零偏壓峰值的高度仍然保持不變,這表明這確實是一個量子化的電導平台。

此外,我們還透過調查它對電場、磁場以及溫度的強健性,排除了可能會導致這個量子化零偏壓峰的非 Majorana 源。對量子化電導平台的這個觀察,強而有力地支持了系統中 Majorana 零模的存在,這為將來可能導致拓撲量子計算的 braiding 實驗鋪平了道路。

BAT 的量子計算研究進展

百度:成立量子計算研究所

2018 年 3 月 8 日,百度宣布成立量子計算研究所,雪梨科技大學量子軟體和資訊中心創辦主任段潤堯教授出任百度量子計算研究所所長,直接向百度總裁張亞勤匯報。

依靠「百度量子、量子百度」的研究規劃,百度計劃在 5 年內組建世界一流的量子計算研究所,並逐步將量子計算融入到百度業務中。

阿里巴巴:最早布局,2017 年聯合研發光量子電腦

阿里巴巴從 2015 年開始就關注量子計算,並和中科院合作成立了亞洲首個量子計算實驗室。

2017 年 3 月,阿里雲公布了全球首個雲上量子加密通訊案例,透過建立多個量子安全傳輸域,為客戶提供無條件安全數據傳輸服務。

2017 年 5 月,中科大、中國科學院─阿里巴巴量子計算實驗室、浙江大學、中科院物理所等協同完成參與研發了世界上第一台超越早期經典計算機的光量子電腦。

期間,世界知名量子計算科學家、密西根大學終身教授施堯耘和匈牙利裔美國計算機科學家馬里奧‧塞格德先後加入阿里雲量子實驗室。

2018 年 2 月,中科院量子信息與量子科技創新研究院與阿里雲宣布,11 量子比特超導量子計算服務在量子計算雲平台上線。這是繼 IBM 後全球第二家向大眾提供 10 比特以上量子計算雲服務的系統。

騰訊:籌劃建設量子實驗室

2017 年 12 月,香港中文大學計算機系任副教授張勝譽以騰訊量子實驗室負責人、傑出科學家的身分正式亮相。他表示,量子實驗室將分別招聘量子方向和 AI 方向的相關人士,希望匯集跟量子相關的算法、複雜性、通訊、模擬、量子物理、量子化學等各方面的人才,同時也看重量子力學和人工智慧的結合。

國外科技企業的量子計算研究進展

D-Wave 和量子退火 

2007 年,加拿大初創公司 D-Wave Systems 宣布,他們使用 16 個超導量子比特成功製成量子計算機,但是 D-Wave 的機器並沒有使所有的量子比特發生糾纏,並且不能一個量子比特接著一個量子比特得編程(be programmed qubit by qubit),而是另闢蹊徑,使用了一項名為「量子退火」(quantum annealing)的技術。該技術下,每個量子比特只和臨近的量子比特糾纏並交互,這並沒有建立起一組並行計算,而是一個整體上的、單一的量子狀態。D-Wave 開發者希望把複雜的數學問題映射到該狀態,然後使用量子效應尋找最小值。對於優化問題(比如提高空中交通效率的)來說,這是一項很有潛力的技術。

英特爾和矽量子點

對量子計算最大的賭注恐怕來自英特爾:2015 年,它宣布將向荷蘭台夫特理工大學的量子技術研究項目 QuTech 投資 5,000 萬美元。英特爾專注於矽量子點技術(silicon quantum dots),它經常被稱做「人造原子」。一個量子點量子比特是一塊極小的材料,像原子一樣,它身上電子的量子態可以用 0 或 1 來表示。不同於離子或原子,量子點不需要雷射來困住它。

早期的電子點用幾近完美的砷化鎵晶體製作,但研究人員們更傾向於矽,希望能利用半導體產業的巨大產能。QuTech 技術負責人 Leo Kouwenhoven 說:「我認為英特爾屬意於矽,畢竟那是他們最擅長的材料。」但是基於矽的量子比特研究,大大落後於囚禁離子和超導量子技術。

Google 的超導量子研究

Google 聘用了加州大學聖塔芭芭拉分校(University of California, Santa Barbara)的超導量子比特專家 John Martinis。他曾研究過 D-Wave 的運行方式和缺陷。在 2014 年,Google 把整個加州大學聖塔芭芭拉分校研究團隊的全部十餘人都納入麾下。這之後,John Martinis 團隊宣布,他們已經建成了 9 量子比特的機器,當時是目前世界上可編程的量子電腦中最大的之一,而且他們正在嘗試擴大規模。為了避免大堆纏繞的電線,他們正在 2D 平面結構上重建該系統。系統會鋪設在一塊晶圓上,所有控制電路都蝕刻在上面。

John Martinis 團隊如今已有 30 名科學家和工程師。在 2016 年 7 月,他們用了 3 個超導量子比特來模擬氫分子的基態(ground state)能量,這展示了在模擬簡單的量子系統上,量子電腦可以做到和傳統電腦一樣好。Martinis 表示,這個結果預示了擁有「量子霸權」的計算設備的力量。他還認為,Google 一年造出 49 量子比特電腦的計畫很趕時間,但或許有可能實現。

而在近日,Google 量子 AI 實驗室發表了新的 72 位量子比特的量子處理器 Bristlecone。雖然目前還沒有看到具體的實驗結果,但這塊晶片的未來有很大潛力,很有可能達成量子計算領域內的重要里程碑。

ionQ 和囚禁離子

與此同時,ionQ 的Chris Monroe 正在試圖克服囚禁離子帶來的各項挑戰。做為量子比特,它們可以在幾秒鐘內維持穩態,這還多虧了真空裝置和在環境噪音影響下仍能將其穩定的電極。但是,這些隔離措施意味著,量子比特之間的交互變得更難。Monroe 最近把 22 個鐿離子糾纏成一條線形鏈(linear chain),但至今,他還未能控製或查詢所有的離子對,而這是量子電腦必須做到的。

控制組合體的難度,會隨離子數目的增加指數級得升高。所以,加入更多離子是做不到的。Monroe 認為,解決辦法在於使用模組化的設計,用光導纖維把囚禁離子群連接起來,每個囚禁離子群約有 20 個離子。若用該方案,每個模組中的某特定量子比特都會成為該離子群的中心,從群中其他量子比特那接受信息,並與其他模組分享。這樣,大多數離子會免於外部侵擾。

IBM 與商業化

在商業化上走得更遠的企業,IBM 可謂獨樹一幟。早在 2016 年,IBM 就開發出了具有 5 位量子比特的量子電腦後,就把它提供出來做為量子計算雲端服務,供研究者使用。2017 年 11 月,IBM 宣布發表新型的 20 位量子比特的量子電腦,同樣做為雲端服務對外提供,並且是正式商業化的產品。

IBM 同時表示,他們的研究人員們已經成功開發出了一台 50 位量子比特的原型機。以往觀點認為達到 50 位量子比特的量子電腦就可以模擬傳統電腦的所有操作,因此,這可以算是量子電腦重要的里程碑,但它的商業化日程尚未可知。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:微軟

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