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中国计算机学会论坛上5专家激辩:量子计算机10年内成熟?

量子计算是否有望在10-15年之内取得重大进展,走出实验室,真正应用在解决实际问题中?

现在量子计算机领域的主要玩家仍然是谷歌、IBM、MIT等美国技术巨头,中国的量子计算研究水平在国际上地位如何?

3月28日,中国计算机学会青年计算机科技论坛(YOCSEF)举办了一场“量子计算机离我们还有多远”线上研讨会。

带着这些问题,我们与中国最权威的量子计算领域科学家、企业负责人交流了这一时下热门话题。

真正靠谱的量子计算机是什么样的?

2019年10月底,谷歌宣布其名为Sycamore的芯片已经成功实现“量子优势”,即完成在传统电脑上几乎不可能执行的任务来展示量子计算机的能力。

谷歌的Sycamore量子芯片计算机

“优势“一词让人感觉量子计算似乎已经可以取代传统计算机了,但是IBM却对谷歌的成绩不以为然,他们认为,谷歌的Sycamore是“摆拍”。首先Sycamore没有实际功能,只是生成随机数;其次谷歌用来参照对比的传统计算机算法也不是最优的,实际上,这个任务传统计算机也可以毫无困难地完成。

IBM认可的路线是将量子计算的优势与传统计算机结合,尽快实现量子计算的商业化。而IBM已经上线了初期版本的量子云服务,面向企业和科研机构。

那么到底谁的路线才是对的呢?作为吃瓜群众的我们又能期待量子计算带给我们什么呢?

量子计算机的5种技术路线

首先,我们要清楚量子计算机是基于量子力学的物理规律的新能力计算机体系物理装置。量子计算机编译在是原子或者是电子这样的微观体系上,与传统计算机使用高低电位表示1、0不同,量子计算机选择电子自旋的上和下来表示1和0。相对的,量子计算机的一个计算单元不再是晶体管,而是一个量子比特。

也就是说,量子计算机的能力是由其可操作的量子比特数量和稳定性(相干时间、保真度)决定

而要实现一个量子计算机需要三个要素:一种可用的量子比特、高保真的量子操作、量子体系(足够多的量子比特)。

自然界中一切有量子效应的载体都可用作量子比特,而现在主要有五种不同的物理体系来实现一台量子计算机:

这些技术路线各有优劣,每一种方案都有不同的研究机构在推进,遗憾的是,哪种路线都没取得突破性进展,所以现在研究人员无法确定实现量子计算机的最佳物理方案。

目前百分之八九十的开发者都是遵循固体器件这样一条路线,主要包括超导和半导体两两方面。

有两个原因,第一个是人类希望借用现在非常先进的半导体、集成电路工艺实现量子计算机,这样做的优势在于计算机未来的可扩展性,集成性非常强大。第二是大家希望在固态器件的方向、电学的方向去实现它,因为人们仍然期待未来量子计算机和经典计算机能兼容融合。

那么,量子计算机的技术难点在哪里呢?

保真度取决于工艺和材料

保真度是衡量量子计算中相位相干性的损失的基本度量,其取值在0-1之间。定义为:

其中H、H'都简单假定为不显含时间,他们之间相差一个微扰项H‘=H+εV。

简单地说,保真度是指一个量子计算单位进行操作后与预期信息的相似度。我们当然希望量子计算的保真度越高越好。

而实现一个量子计算机需要三个要素:一种可用的量子比特、高保真的量子操作、量子体系(足够多的量子比特)。

以超导量子比特为例,它最重要的一个优势,在于它有类似电路一样的结构,可以采用传统的集成电路的工艺,快速实现大规模的的印刷和制造。

它在这几年的发展特别快,下图可以看到超导量子比特退相干时间大概有两到三年就会翻一倍,现在整个量子比特的性能已经比十年前、十五年前要好得多。

除了退相干和数量之外,我们可以看到超导量子比特门操作的保真度也较高,达到了99.4%。而一个实用的量子计算机至少要集成100万个比特门,难点在于怎样提高比特数量的同时,比特门的保真度不会下降

从根源上来说,我们需要从材料和工艺两个方面进行改进。

早期的量子比特上用的都是非常传统半导体材料,直接应用传统的半导体工艺,但是退相干性能比较差,小于一微秒。当时大家对这个超导量子计算并不是寄予厚望,认为这个东西只能研究一些量子力学的基本问题,要真拿它来做量子计算还是有点悬。

2007年的时候,超导量子比特换了一种电容机构,性能大有提升。13、14年,谷歌又做了很多工艺的革新,退相干时间迅速提升到百微秒的量级。特别是在今年,科学家开始应用了新的材料,比如说钽,它可能可以把比特的退相干时间进一步提升到几百微秒的量级。

这是令人鼓舞的,超导量子计算的诞生时间虽然短,但是在这21年间,它一直保持着非常快的进步速度。

所以,未来量子比特退相干时间还有进一步提升的可能。实际上目前新工艺、新材料的尝试仍未达到瓶颈。比如我们可以用超高真空的封装来使得我们电路的表面可以更加干净;比如我们可以探索原位衬底熔炼技术,可能可以让我们衬底的缺陷更少;还有所谓的同位素富集,就是我们超导体量子芯片的衬底,比如硅,我们用硅28的这种同位素来做衬底可能会更好。

业界认为超导量子比特的退相干时间在将来可以提升到一个毫秒的级别。一个毫秒是什么样的概念呢?商业应用的单个量子比特需要4个9的保真度,两个量子比特需要3个9,如果退相干时间可以达到一个毫秒,那么单比特就可以达到5个9的保真度,双比特可以达到4个9的保真度。

从以往的发展历程来看,大多数专家都认为,未来10-15年内,有商用价值的量子计算机就能落地了。

现在的量子计算产业:大量烧钱

与会的张辉博士来自本源量子计算科技有限公司,这是一家孵化于中科院量子信息实验室的创新企业,致力于推动量子计算的商业化。

张博士认为,量子计算机现在还处在一个相当于传统计算机的“电子管”阶段。目前所有在研究量子计算机的机构,无论是行业领先的谷歌、IBM、D-wave,还是国内的创业公司,在量子计算业务上的收入都是0,而其研究投入又是巨大的,一套基础的硬件设备最少也要5-6亿人民币。

但这并不代表这一行业难以为继,事实上,各国早已经开始了量子计算的产业布局,相关的支持政策也陆续出台,其光明的前景也吸引了大量社会投资。

量子计算这些年已经有了一些实际的探索案例,比如量子计算+智慧交通,理论上已经可以做很多路线的最优化算法的研究,谷歌和大众在2019年已经使用量子路由算法和交通数据管理在现实中控制九辆公交车从会场到宾馆最优化路线。当然很多人会说九辆车经典计算机也能解决,但要重点是量子计算仅用很简单的模型就能做到控制九辆车,可以肯定芯片比特数越多,能控制的车的数量会有指数级提升,这是传统计算机无法做到的。

量子计算+金融,能够解决金融领域很多困难和问题,摩根大通和IBM在共同研究抬升定价二次加速量子的算法,还有其他很多银行非常感兴趣的算法。

量子计算+生物医药也是非常吸引人的一个方向,在过去一段时间里有很多公司或者是机关已经在和医药方向上的团队产生一些合作,包括怎么模拟分子原子的演进。中国的本源量子公司2018年发布了全球第一款量子化学的应用软件,用来模拟复杂分子结构,未来复杂药物的合成不需要用一个个试的方法,可以用计算机模拟,缩短研发的时间。

张辉博士说现在我国的量子计算仍在探索阶段,以本源量子为例,其主要推进方向是用半导体量子点实现量子计算机,这一研究尚无落地成果,公司现在上线了2量子比特的量子计算云服务,但其计算能力有限,主要还是展示和推广作用。

张博士透露2020年本源量子会联合中科院发布中国首台量子计算机,大约在20-30量子比特,虽然这与美国仍然有4-5年差距,但是他相信参照现在量子计算的发展速度,未来10-15年我们至少能跟美国同步实现量子计算机的商用落地。

借用中国量子信息学科奠基人郭光灿院士的一句话:现在量子计算就像一个山洞,我们并不知道这个山洞里是宝藏还是野兽。但美国等发达国家都竞相涌进这个山洞,中国人没有理由不进去,我们也必须要有勇气进去,看看这个量子计算到底能不能做出来。

研讨会演讲课件:

https://dl.ccf.org.cn/meeting/loadMeetingDetailById?id=4861100654249984&_ack=1

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

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