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記者帶你走近世界首臺超越早期經(jīng)典計算機的光量子計算機（組圖）

海口網(wǎng)　http://www.taikongsh.cn　時間：2017-06-05 15:02

　　圖為記者在實驗室近距離感受世界首臺超越早期經(jīng)典計算機的光量子計算機（局部）。新華網(wǎng) 王瑩攝

　　新華網(wǎng)上海5月4日電（王瑩）量子計算機是指利用量子相干疊加原理、理論上具有超快的并行計算和模擬能力的計算機。曾有人打過一個比方：如果現(xiàn)在傳統(tǒng)計算機的速度是自行車，量子計算機的速度就好比飛機。

　　由于量子計算的巨大潛在價值，歐美各國都在積極整合各方面研究力量和資源，開展協(xié)同攻關(guān)，同時，大型高科技公司如谷歌、微軟、IBM等也強勢介入量子計算研究。

　　據(jù)了解，目前，國際學(xué)術(shù)界在基于光子、超冷原子和超導(dǎo)線路這3種體系的量子計算技術(shù)發(fā)展上總體較為領(lǐng)先。也就是說，現(xiàn)在進展最快的有3類量子計算機：光量子計算機、超冷原子量子計算機、超導(dǎo)量子計算機。

　　近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉教授及其同事陸朝陽、朱曉波等，聯(lián)合浙江大學(xué)王浩華教授研究組，在基于光子和超導(dǎo)體系的量子計算機研究方面取得了系列突破性進展。

　　在光學(xué)體系方面，研究團隊在去年首次實現(xiàn)十光子糾纏操縱的基礎(chǔ)上，利用高品質(zhì)量子點單光子源構(gòu)建了世界首臺超越早期經(jīng)典計算機的單光子量子計算機。

　　圖為基于單光子的量子計算原型機結(jié)構(gòu)。潘建偉教授供圖

　　據(jù)了解，多粒子糾纏的操縱作為量子計算的技術(shù)制高點，一直是國際角逐的焦點。潘建偉團隊在多光子糾纏領(lǐng)域始終保持著國際領(lǐng)先水平，并于2016年底把紀錄刷新至十光子糾纏。在此基礎(chǔ)上，團隊利用自主發(fā)展的綜合性能國際最優(yōu)的量子點單光子源，通過電控可編程的光量子線路，構(gòu)建了針對多光子“玻色取樣”任務(wù)的光量子計算原型機。

　　實驗測試表明，該原型機的“玻色取樣”速度不僅比國際同行類似的之前所有實驗加快至少24000倍，同時，通過和經(jīng)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(jīng)典計算機的基于單光子的量子模擬機，為最終實現(xiàn)超越經(jīng)典計算能力的量子計算這一國際學(xué)術(shù)界稱之為“量子稱霸”的目標奠定了堅實的基礎(chǔ)。朝著這個目標，潘建偉研究團隊將計劃在今年年底實現(xiàn)大約20個光量子比特的操縱。

　　圖為超導(dǎo)量子計算機內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖。潘建偉教授供圖

　　在超導(dǎo)體系方面，2015年，谷歌、美國航天航空局和加州大學(xué)圣芭芭拉分校宣布實現(xiàn)了9個超導(dǎo)量子比特的高精度操縱。這個記錄在2017年被中國科學(xué)家團隊首次打破。

　　朱曉波、王浩華和陸朝陽、潘建偉等合作，自主研發(fā)了10比特超導(dǎo)量子線路樣品，通過高精度脈沖控制和全局糾纏操作，成功實現(xiàn)了目前世界上最大數(shù)目的超導(dǎo)量子比特的多體純糾纏，并通過層析測量方法完整地刻畫了十比特量子態(tài)。

　　研究團隊利用超導(dǎo)量子線路演示了求解線性方程組的量子算法，證明了通過量子計算的并行性加速求解線性方程組的可行性。研究團隊正在致力于20個超導(dǎo)量子比特樣品的設(shè)計、制備和測試，并計劃于今年年底前發(fā)布量子云計算平臺。

　　圖為超導(dǎo)量子計算機路線圖。潘建偉教授供圖

　　對于量子計算機的前景，潘建偉認為，“量子計算機可以實用化，未來全世界會有很多臺，但不需要家家都有。”在他看來，量子計算機可以和現(xiàn)有的經(jīng)典計算機配合使用。以現(xiàn)有的手機終端為例，手機就是小型計算機，它要做成低溫的量子計算機，會很難、也沒有必要。“但你可以通過云計算平臺，用手機把需要完成的計算任務(wù)送到云端，讓后臺的量子計算機來完成。”

　　潘建偉表示，傳統(tǒng)計算機能算好的問題，量子計算機不需要再去介入。量子計算機瞄準的，是傳統(tǒng)計算機不能解決的難題。“比如玻色取樣對經(jīng)典計算機太難了，量子計算機在這方面就顯得特別強大。”

　　據(jù)潘建偉介紹，當量子計算機實用化以后，將能解決密碼分析、氣象預(yù)報、藥物設(shè)計、金融分析、石油勘探、人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域內(nèi)的難題。