量子计算百年风云史 “量子比特”何时统治世界?
样,量子比特并不天然存在,除了粒子阱之外,人们还尝试了基于量子比特的偏振化光子、超导体、半导体以及拓补量子来作为量子比特,不断地寻找最稳定的量子比特载体。
2001年,IBM利用核磁共振技术激活7枚核自旋体使其成为量子比特,在成功运行了上兆次之后,终于成功地将15质数分解为3 × 5,量子计算机第一次将使得量子计算变成了现实——整整10年之后,中国的科学家利用4个量子比特实现了分解143。
2005年,人们成功地在粒子阱中控制住了8个量子比特,到了2010年,人们已经可以在粒子阱中制造出14个处于纠缠态的量子比特。
到了2012年,早已经不复往日风光的 IBM 依然在量子计算领域取得了惊人的成就,他们利用3D超导量子比特成功地使量子比特维持量子状态的时间延长到100微秒(μs,1微秒等于百万分之一秒)——对当时的科学家们而言,这微不足道的刹那时间已经超过了量子计算机进行有效的纠错机制的最低时间,而他们则能把更多的精力放在提高量子计算机规模的工程问题上。
在量子计算风起云涌的90年代,在IBM、贝尔实验室、MIT等各领风骚的同时,一家4人联合创办的公司在远离量子计算研究应用版图中心的加拿大悄悄地成立了,此时正是20世纪的最后一年。
在之后的很长一段时间中,这家叫D-Wave的公司也并没有引起多少人的注意和兴趣,直到2007年,这家默默无闻的公司忽然推出了16位量子退火处理器原型猎户座(Orion),而仅仅9个月后,他们又向外界展示了其27位处理器原型。
红色为模拟退火算法,黑色为量子退火算法
D-Wave的量子退火算法的原理大体是这样的:
和基于热波动原理的模拟退火(simulated annealing)不同的是,量子退火(Quantum annealing)利用了量子波动。量子波动使得量子具有穿透比它自身能量高的势垒的能力,即量子隧穿效应。量子退火通过模拟这一过程来实现对目标系统的优化。
模拟退火算法要跳出局部最小点A到达全局最优点B只能采用翻越势垒的方式实现,因此以一定概率暂时接受较差的当前解成为必须。量子退火算法则利用量子隧穿效应,可以直接从 A 点穿透势垒到达B点。因此,量子退火可能在某些问题上具有比经典模拟退火算法更好的性能。
这家公司就像一个粗鲁而强壮的野蛮人一般风风火火地撞进了由实验室和象牙塔里的科学家们经营维护的秘密花园,然后大无畏地荡涤一切,兀自平静地看着那群目瞪口呆猝不及防的人们。
加州大学伯克利分校教授阿麦什·瓦泽朗尼(Umesh Vazirani)这样评价 D-Wave 和他们的原型产品:"一个16位的量子计算机只比手机的处理器强一些,很难说它代表了什么实用突破……即使 D-Wave 的‘量子计算机’的确是真的量子计算机,就算它有上千个量子比特,它也不必一部手机强上多少。"
然而,4年之后,这家公司推出了运行128位的一体量子计算机D-Wave One,代号"雷勒"(Rainier)的处理器主要用来解决优化问题,这被认为是世界上第一台商用化的量子计算机系统,其售价将近1000万美元。推出这台机器之后仅仅4天,洛克希德·马丁公司就和D-Wave签署了一份购买其机器、维护服务的长年合同。
对D-Wave的怀疑并没停息,一支研究团队表示,D-Wave One里的量子退火在运算速度上并没有比经典计算机快上多少。
但是,对D-Wave批评质疑的局面并非一成不变。
MIT的教授斯科特·艾伦森(Scott Aaronson)自称"怀疑 D-Wave 者扛把子"(Chief D-Wave Skeptic),早在2007年他就宣称D-Wave原型机展示"什么都没法证明"。
随着D-Wave One的推出以及更多关于支持D-Wave的研究——其中就包括发表在《自然》(Nature)上的论文——的出现,艾伦森也渐渐改变了自己的倾向,尽管依然坚持自己的质疑,但是,他最终还是表达了对D-Wave的祝贺,并宣布"从‘怀疑D-Wave者扛把子’任上退休":
"过去4年来,大家一直要量子计算群体去评价一家只有冷水和餐盘的食肆,现在我很高兴看到 D-Wave 终于端上了开胃菜。"
2012年,D-Wave推出了代号"维苏威"(D-Wave)的512位量子计算机D-Wave Two,同一年,这家公司和 Google、NASA合作在埃姆斯研究中心(Ames Research Center)组建了量子人工智能实验室(Quantum Artificial Intelligence Lab)。
不同的研究团队对D-Wave的能力有着几乎截然相反的评价,有人认为,在解决某些问题上,它的机器的最快运算速度是经典计算机的3600倍,而另外一些实验则显示,在解决Pro
- 【参考设计】ADI可穿戴无线ECG动态心电监护仪(08-05)
- ST与Autotalks合力开发V2X测距解决方案(04-30)
- 自动驾驶技术到底什么时候能成熟?(09-12)
- 国内车联网现状解析 如何保证安全?(10-09)
- 这几个v2x技术方案告诉您 如何强占车联网市场先机(02-13)
- 一文了解恩智浦(NXP)的V2X应用方案及技术平台(02-09)