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潘建伟团队实现十光子纠缠,能干什么?

  总是能爆出大新闻的潘建伟团队,这次的大新闻似乎并没有引起多少轰动效应,当然也是因为这两天添堵的大新闻太多了,这样的消息对于振奋士气的作用,也渐渐力不从心了。
  据《科技日报》报道,潘建伟团队近期在量子信息科研领域再获重大突破,他们通过两种不同的方法制备了综合性能最优的纠缠光子源,首次成功实现“十光子纠缠”,再次刷新了光子纠缠态制备的世界纪录。
  虽说是重大突破,他们并没有发表论文,《物理评论快报》以“编辑推荐”的形式发表了该成果,美国物理学会网站和英国《自然》杂志在“研究亮点”栏目对此进行了报道。
  那么“十光子纠缠”究竟是什么,能干什么,相信很多人还是不会满足于知道这是一个重大突破就够了。
  通俗的说,作为量子信息处理基本能力的核心指标,操纵的纠缠光子数目越多,量子信息处理能力就会指数级增长,但同时实验实现的难度也急剧增加。
  之所以说指数级增长,在量子计算机中,由于量子叠加效应,一个量子比特可以同时拥有0和1两种状态,这就意味着,N个量子比特可同时存储和处理2的N次方个数据。
  从理论上说,只需要6个量子比特,就可以达到目前64位的经典计算机的计算能力。一个40比特的量子计算机,能在很短时间内解开1024位电脑花上数十年解决的问题。50个量子比特,当今世界前500名的超级计算机全部加起来,功能都无法胜过它。
  量子计算机对于计算能力的提升将不只是百倍、千倍的级别,而是百亿、千亿倍的级别,它让计算能力的飞跃,将远远超越从算盘到当代超级计算机的提升。
  理论上,实验室中任何可控的、有稳定特征能态的量子系统都可以作为量子比特,比如离子、中性原子、光子等。但是一个个独立的量子比特做不了量子计算机。
  为了实现量子运算,用作量子比特的粒子必须处于缠结状态,也就是所有的粒子都必须具备相干性。而且这种状态必须保持尽量长的时间,也就是保持纠缠。这是实现量子计算面临的两个最大障碍。
  目前实现量子计算机的两种主要研究途径,就是基于量子光学的量子计算和固态量子计算。
  量子光学主要是操作束缚在腔、离子阱中的原子或离子,操作原子、离子的能级。固态量子计算机包括超导量子干涉或半导体材料量子点的操作,自旋、能级、磁通量、相位都可以作为可操作的目标。
  潘建伟和同事分别于2004年、2007年、2012年在国际上首次实现对五光子、六光子、八光子纠缠的操纵。2013年,他们首次成功实现了求解线性方程组的实验;2015年,首次成功实现了量子机器学习算法。
  而达到十光子纠缠这一突破,被认为表明我国继续引领国际多光子纠缠和干涉度量研究,研究成果将可应用于远程量子通信和实用化量子计算等大尺度量子信息技术。
  但是这话说的有点大,因为对于量子计算机来说,这都还是属于原理展示的性质,和做一台计算机是两个概念,距离真正的量子计算机,还有十万八千里。即便是做到了10光子。
  其实早在今年年初我们采访潘建伟团队的成员陆朝阳教授的时候,他就已经说过,现在他们的能力可以做到8-10个量子比特,但是要达到普通计算机的水平,至少需要20-30个量子比特。
  在光子体系上,潘建伟的团队在国际上可以说是最领先的。他们希望在能够操纵大约30个光子的时候,可以做一些令人惊叹的事情。
  但是光子体系最大的弱点,就是难以集成,很难想象,把它集成到一个芯片里面去,做成我们熟知的计算机。
  虽然从理论上说,45个光子的量子系统,计算能力就可以超过天河二号,100个光子的话,计算能力就超过现有超级计算机百亿亿倍,但这并不是普适意义上的计算机,而是针对特定问题的量子模拟机。
  要做出真正的量子计算机,现在国际上比较主流的方向是固态量子计算的方法。毕竟光学系统集成化有很大的困难,而超导的方法、半导体量子点的方法,可以沿用原来半导体的平面工艺。
  正是基于这样的考虑,所以当前半导体量子点系统和超导电子学系统受到了美国和日本的高度重视,这两个系统已经有成熟的工业基础。
  在这方面,去年加入谷歌量子计算机实验室的加州圣巴巴拉大学物理学教授约翰·马丁内斯(John Martinis)的团队是做的最好的,他们已经可以做到11个超导量子比特。
  陆朝阳教授也说,他们的技术路线将不局限于只做光子体系,而是选择了三个最有希望的体系,一个是光子体系,一个是超冷原子体系,和超导量子比特,这也相当于一个三步走的策略,第一步达到普通计算机水平,用光子的体系,20-30个量子比特,就可以达到。
  他们的第二步是在5-10年内实现利用超冷原子体系作量子模拟,用来解决物理化学、材料设计等方面目前没法算清楚的问题。第三步的目标是10-15年内,利用超导量子比特,制造大规模的通用量子计算机。
  如果需要走超导的技术路线,对于潘建伟的团队来说,还不是钱的问题,主要还是没有人,他们曾经想从马丁内斯的团队挖一个华裔,不过没来,还是跟着老板去了谷歌。
  时间又过去了快一年,马上就到2017了,大家觉得,看了最近的几条大新闻,他们是更容易还是更难来了呢?
  
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