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量子计算
量子计算
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。对照于传统的通用计算机,其理论模型是通用图灵机;通用的量子计算机,其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看,量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题,但是从计算的效率上,由于量子力学叠加性的存在,某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。
  • 我科学家展示实现拓扑量子计算新方法
    最新发现与创新 科技日报合肥8月10日电 (记者吴长锋)记者从中国科学技术大学获悉,该校郭光灿院士团队李传锋、韩永建、许金时等人与合作者研究发现:仲费米子零模编织过程对局域噪声免疫,并且保持量子互文资源守恒,因此有望通过编织操作和魔术态萃取等手段进行普适、容错的量子计算。该成果8月9日以研究长文的形式在线发表在美国物理学会期刊《PRX量子》上,并被选为编辑推荐文章。 在实现拓扑量子计算的过程中,马约拉纳零模的实验制备一直是研究热点,但迄今为止依旧没有实验能明确验证它的存在。除实验困难外,马约拉纳零模体系还有两个缺点:一是它们的编织不足以在拓扑保护下实现通用量子门;二是一种名为准粒子中毒的机制可能会严重降低其相干时间,从而影响该体系的量子计算能力。 科研团队在前期关于马约拉纳零模体系的工作基础上,使用光量子模拟器研究了仲费米子零模的特性,借助一种非定域的数学变换,将一条包含两个仲费米子零模的仲费米子链编码成一个多模式马赫—曾德尔干涉仪中光子的波函数。利用不同模式间光子的干涉以及相应激发模式的耗散,研究人员在光量子模拟器中展现了仲费米子零模的编织统计和拓扑抗噪性质。编织操作的过程保真度达到93.4%。进一步研究发现,仲费米子零模中的量子互文资源在局域噪声下受到拓扑保护几乎保持不变,而且在编织操作前后,量子互文资源也是一个守恒量。因此可以在编织操作中穿插进行魔术态萃取,从而在仲费米子零模体系中实现容错的普适量子计算。 该成果为拓扑量子计算的实现提供一种可行的物理途径。审稿人高度评价:“不仅展示了全新的物理机制,而且扩展了他们先前对马约拉纳费米子体系的研究。” 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-11
    最后回复 吱绳 2021-8-11 12:20
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  • 三家机构联合开发可抵御量子计算攻击的区块链
    英国剑桥2021年8月10日 /美通社/ -- 美洲开发银行及其旗下创新实验室IDB Lab与剑桥量子公司(CQ)和墨西哥蒙特雷理工学院确定并解决了量子计算机开发对区块链网络构成的潜在威胁。针对这些威胁,该项目团队开发了一种加密层,可让区块链网络保护自身免受此新一代计算技术的影响。 目前,人们确定了区块链网络的四个潜在威胁领域,包括网络节点之间的通信和数字签名交易的完整性每个威胁领域都依赖于易受量子计算机攻击的密码和密钥,需要实施改进方可确保区块链网络的安全性与完整性 为应对这些威胁,人们基于以太坊技术,在LACChain Besu区块链网络上开发了一种能够保护网络并抵御量子计算机攻击的后量子加密层通过剑桥量子公司IronBridge平台提供的防量子攻击密钥,对各种交易和通信进行保护该平台使用量子计算机来生成经验证的熵 Salvador E. Venegas-Andraca教授级研究员、蒙特雷理工学院量子信息处理小组主任表示:“虽然某些量子算法允许违反数字安全协议,但幸运的是,我们还有其他手段来加强我们的数据保护能力” 剑桥量子公司量子网络安全主管Duncan Jones强调:“LACChain区块链是IronBridge平台所生成密钥的理想目标。只有经验证的量子熵所生成的密钥才能抵御量子计算的威胁。” BID Lab首席执行官Irene Arias Hofman表示:“在当今的数字化时代,我们拥有可解决社会问题的各种新兴技术,只要将这些技术结合在一起,我们就会获得指数级成果。在这种情况下,美洲开发银行团队与CQ和TEC在量子和区块链技术方面所具备的知识,使我们实现一个根本性里程碑,可确保LACChain的未来完整性。LACChain是由IDB Lab创建的一个区块链平台,该地区有50多个实体正在使用这一平台。” 有关更多信息,请参阅此处记录这一里程碑的技术说明 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-11
    最后回复 汝拼旖 2021-8-11 10:13
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  • A轮融资1500万刀,这家公司宣布推出100个量子比特的量子计算系统
    机器之心报道 编辑:蛋酱 「目前可能有数十家初创公司试图做同样的事情,大家都在暗中较量,不管是技术能力还是商业化产品。」 近日,量子计算初创公司 Atom Computing 宣布推出全新的量子计算系统「Phoenix」,这是该公司打造的第一代系统,可以封装多达 100 个量子比特。Atom Computing 称,这些量子比特在长相干时间的情况下相当稳定,从而提供了极大的性能潜力。 Atom Computing 的 Phoenix 系统可以用光镊在真空容器中捕获 100 个原子量子比特,然后以激光操纵原子量子比特的量子态。Atom Computing 称其系统中量子位非常稳定,并且具有非常长的相干时间(超过 100 毫秒),这一特征使得 Phoenix 适用于复杂的计算。 用光镊在真空容器中捕获原子量子比特不是业界首次,此前霍尼韦尔已经将这类系统商业化,只不过当时的那台量子计算机只有 6 个量子比特而已。Atom Computing 的激光技术和平台架构允许将量子比特的数量扩展到 100 个比特。 Atom Computing 这家公司 就在同一天,该公司也宣布了获得超过 1500 万美元的 A 轮融资,并从老牌巨头英特尔聘请了新的 CEO。这笔融资从风险投资公司 Venrock、Innovation Endeavors 和 Prelude Ventures 获得,将用于建造 Phoenix 量子计算机系统。 而且这笔钱还能使 Atom Computing 能够组建一支由具有跨学科和应用经验的量子物理学家和设计工程师组成的优秀团队,帮助开发公司的第一个量子计算系统。目前可能有数十家初创公司试图做同样的事情,大家都在暗中较量,不管是技术能力还是商业化产品。目前 Atom Computing 的员工人数在 30 左右。 新任 CEO Rob Hays 此前在英特尔工作了 20 多年,负责制定英特尔公司的至强路线图。后来,他在联想工作,在那里他制定了联想的数据中心产品和服务战略。Rob Hays 表示:「我加入这家公司,是因为我们正在从纯粹的研发过渡到研发与业务共建。」 Rob Hays。 「量子计算的加速已经不再需要 10 年,我们系统的可扩展性和稳定性让我们相信能够引领行业获得真正的量子优势,」Atom Computing 现任 CEO 兼总裁 Rob Hays 说。「我们将能够解决经典计算无法解决的复杂问题,即使摩尔定律和可大规模扩展的集群架构实现指数级的性能提升。」 第二代系统也在今年内搭建 Atom Computing 的量子计算机将利用原子的量子力学特性来处理信息并解决传统计算机无法解决的问题,包括药物设计、计算化学等。 「Phoenix」是一台复杂的机器,但也会让人想起大型机,因为这个系统及其附带的冷却硬件看起来就像几个冰箱粘在一起。 Phoenix 系统目前能够用光镊在真空容器中捕获 100 个原子,这些原子必须在 1 开氏度即至少 - 273 摄氏度下冷藏。这就是为什么在计算机周围建立了如此巨大的制冷系统,因为要使原子保持比外部空间冷几百倍的温度。 Phoenix 系统的蓝光。 等到系统准备工作就绪,Atom Computing 将开始搭建整个机器,包括控制系统、光学激光器和控制光学激光器的射频电路,并使用开源软件进行编程。事实上,Atom Computing 的第二代系统的准备工作也已经启动了。Hays 表示:「第二代系统在今年内搭建,将在明年推出。」 参考链接: tomshardware.com/news/atom-computing-unveils-100-qubit-quantum-computing-system (http://tomshardware.com/news/atom-computing-unveils-100-qubit-quantum-computing-system) https://venturebeat.com/2021/07/21/atom-computing-raising-15m-to-create-phoenix-quantum-computing-system/ 原文章作者:机器之心Pro,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-10
    最后回复 迅煜框 2021-8-10 19:29
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  • 清华大学研究团队在超导量子计算领域取得重要进展
    品玩8月10日讯,据C114中国通信网消息,近日,清华大学交叉信息研究院段路明研究组在超导量子计算领域取得重要进展,该小组利用可调耦合的多量子比特系统首次实验研究了环境比特对于交叉共振逻辑门(Cross-resonance(CR))的影响并提出了实验解决方案。 研究过程中,研究人员利用四个计算量子比特(Q1-Q4)和三个可调耦合器量子比特(C1-C3),通过耦合器比特调节计算量子比特间的耦合强度,并发展三比特哈密顿层析技术,研究环境比特(Q1 和 Q4)对于门比特间(Q2 和 Q3)CR 门的影响。 原文章作者:品玩,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-10
    最后回复 则断 2021-8-10 17:35
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  • 中国科大在任意子光量子模拟中取得重要进展
    中国科大郭光灿院士团队在光量子模拟和拓扑量子计算研究中取得重要进展。该团队李传锋、韩永建、许金时等人与英国利兹大学教授Jiannis Pachos合作,模拟展示了一种基于仲费米子零模编织操作和魔术态萃取实现拓扑量子计算的方法。研究团队使用自主设计搭建的多模式光量子模拟器,研究了仲费米子零模的量子统计和量子互文性质。实验结果显示仲费米子零模编织过程对局域噪声免疫,并且保持量子互文资源守恒,因此有望通过编织操作和魔术态萃取等手段进行普适、容错的量子计算。该成果8月9日以研究长文的形式在线发表在美国物理学会期刊《PRX Quantum》上,并被选为编辑推荐文章(Editor’s suggestion)。 按照量子力学原理,三维空间中交换两个全同的玻色子或费米子位置时,系统波函数只会出现整体相位;然而,二维拓扑系统中允许存在性质奇特的“任意子”。当两个非阿贝尔任意子位置交换时,系统波函数会经历一个幺正演化,因此,可通过任意子的编织操作构造容错的量子门,从而实现拓扑量子计算。 最广为人知的非阿贝尔任意子是马约拉纳零模。然而,尽管马约拉纳零模的实验制备一直是研究热点,迄今为止依旧没有实验能明确验证它的存在。除实验困难外,马约拉纳零模体系还有两个缺点:一是它们的编织不足以在拓扑保护下实现通用量子门,二是一种名为准粒子中毒的机制可能会严重降低其相干时间,从而影响该体系的量子计算能力。 李传锋、韩永建、许金时等人在前期关于马约拉纳零模体系的工作基础上,研究了新型非阿贝尔任意子的性质。研究组使用光量子模拟器研究了仲费米子零模的特性。仲费米子零模是马约拉纳零模的推广,它具有三重简并的基态并且天然地免疫准粒子中毒等退相干因素。借助一种非定域的数学变换,研究组将一条包含两个仲费米子零模的仲费米子链编码成一个多模式马赫-曾德尔干涉仪中光子的波函数。利用不同模式间光子的干涉以及相应激发模式的耗散,研究组在光量子模拟器中展现了仲费米子零模的编织统计和拓扑抗噪性质。编织操作的过程保真度达到93.4%。 仲费米子零模的编织操作本身只能实现一类称为Clifford的门操作。为了实现普适的量子计算,可以使用魔术态萃取生成non-Clifford门操作,而魔术态萃取的必要资源是量子互文性。研究组发现,仲费米子零模中的量子互文资源在局域噪声下受到拓扑保护几乎保持不变,而且在编织操作前后,量子互文资源也是一个守恒量。因此可以在编织操作中穿插进行魔术态萃取,从而在仲费米子零模体系中实现容错的普适量子计算。 光量子模拟研究仲费米子编织和互文特性的概念图 本工作刻画了仲费米子零模的编织特性和量子互文性质,为拓扑量子计算的实现提供一种可行的物理途径。审稿人高度评价该工作:“该工作利用光子模拟器可靠地展示了仲费米子编织现象。研究组已在该领域发表了多篇论文,并正在引领一个新的研究方向:利用光量子模拟来展示迄今为止在凝聚态系统中无法观测到的一系列凝聚态现象。该工作不仅展示了全新的物理机制,而且扩展了他们先前对马约拉纳费米子体系的研究。” 论文链接: https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.2.030323 (本文转自中国科大官网) 原文章作者:本源量子计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-10
    最后回复 耿吉星 2021-8-10 16:16
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  • 陆朝阳:量子计算往前走,面临的挑战是什么?
    【中国科大新创校友基金会(ID:USTCIF),全球最活跃的科大校友组织,实时发布科大要闻与校友资讯】 新闻来源:光子盒 ,作者光子盒研究院 美国物理学会简讯双月刊(7月-8月)PDF 文件 2020年10月,美国物理学会宣布,中国科学技术大学陆朝阳教授由于其“对光量子信息科学,尤其是固态量子光源、量子隐形传态和光量子计算的突出贡献”获得了2021年美国物理学会罗夫·兰道尔和查尔斯·本内特量子计算奖。今年7月,美国物理学会按照惯例电话采访了获奖者。记者Sophia Chen在美国物理学会简讯双月刊(7月-8月)和网站(APS News)发布了报道。 陆朝阳于2003年开始了他的研究生涯,当时他是著名物理学家、中国科大潘建伟教授的学生。在这里他获得了硕士学位,然后前往剑桥大学攻读博士学位。2011年,他回到母校任教。在不到二十年的时间里,陆朝阳亲身经历了量子科技领域从一个小型的学术团体长大为一个涉及数十亿美元投资的国际舞台的过程。 陆朝阳(图片来自网络) 陆朝阳见证了量子科技发展中的一些最耀眼的瞬间。作为潘建伟团队成员,他参与了世界上第一颗量子卫星“墨子号”项目,该卫星将单光子编码的信息从近地轨道传输到地面。2020年,陆朝阳和同事在Science上发表文章宣布,“九章”量子计算原型机使用76个光子在200秒内执行一项算法,而经典超算需要几亿年的时间,实现了量子计算优越性的演示。今年5月,在由APS、OSA和IEEE联合举办的CLEO国际会议上,陆朝阳关于“九章”的受邀报告被授予James P. Gordon Memorial Speakership。 采访翻译 当你2003年刚开始从事量子研究时,你们实验室的目标是什么? 那时候量子信息科学远不如现在受人关注,投入资金也少得多。当时我们认为,实现大规模的量子计算是一个遥远而富有雄心的目标,因此我们研究的重点是先踏踏实实地解决量子信息和量子计算中的基础问题,例如,如何连接多个量子比特来构建量子纠缠和量子逻辑门,如何演示量子算法的原理性验证,以及研究一些量子计算的玩具模型(toy model)。 你参与了什么实验? 潘教授首先给我布置了纠缠六个光子的任务。后来,我们在这个平台上演示了Shor分解算法,利用四个光量子比特把15分解为5和3,现在看起来非常简单,但我们是国际上第一个用量子纠缠来完成这个任务的。 后来,我们又演示了如何将单个光子的状态编码到多个光子的纠缠态上去,通过这样的量子纠错编码,即使光子在传输过程中丢失,依旧可以恢复量子信息。我们还用多光子纠缠态模拟了一种叫做“任意子”的准粒子,证明了它既不是玻色子,也不是费米子,而是介于两者之间。这是第一个基于光子的量子模拟实验。 现在,中国科大团队也非常专注于实用化量子信息技术。这种理论向工程的转变是从什么时候开始的? 2011年是重要的一年,潘建伟教授领衔的“墨子号”量子科学实验卫星项目正式立项。2013年,连接北京和上海的量子京沪干线项目也获得批准。 最近,你和同事们展示了使用光子的量子计算优越性,包括谷歌在内的量子优越性实验的意义何在? 量子优越性实验使我们相信,量子计算机确实能够解决经典计算机无法解决的问题。 谷歌宣布在2019年量子优越性后,其他研究人员后来声称他们会设计出优于谷歌量子计算机的经典方法。这说明量子计算优势性是一个不断变化的目标? 如同“九章”论文里面写的一样,量子计算优势性不是一蹴而就的。这将是量子硬件和经典模拟之间的长期竞争的动态结果。对于这个重要的学术目标,量子科学家和经典计算机科学家之间会进行不断的比赛。经典计算机科学家们很聪明,他们会持续地致力于设计更快的经典算法来想办法挑战量子科学家。 “九章”干涉仪部分示意图 因此,依旧有可能有人开发出一种经典算法,其性能超过你的量子计算机? 理论上存在这样的可能性(虽然,实际上还没有出现)。我们也非常希望和鼓励经典计算机科学家设计出更好的经典算法,达到他们的极限。同时,量子科学家通过改进量子硬件和升级更大规模的量子处理器(例如,近期“九章”已经升级到了113个光子),获得随着量子比特数目增加而指数级增长的量子计算能力,我们相信,最终,量子并行性会产生经典计算机无法企及的算力。 量子计算往前走,面临的巨大挑战是什么? 我们的第一个目标是制造一台任何经典计算机都无法模拟的量子计算原型机。第二个目标是实现量子模拟的近期应用。最后一个目标是研制出一台容错量子计算机。实现第一个目标会给我们第二个和第三个目标带来信心,这是学术上非常有意义的阶段性成果。这也是我们在中文里说的“沿途下蛋”,或者说是在攀登珠穆朗玛峰的沿途中树立一个一个的里程碑。 量子计算分步走(版权来自Sheldon和墨子沙龙) 这一策略将有助于保持该领域的良性发展。通过“沿途下蛋”,学术界坦诚地告诉公众什么是当前的量子计算技术能做到的事情,哪些是做不到的事情,哪些是可考核的目标,哪些是忽悠,从而尽力避免这个领域被炒作。 中国也存在量子计算的炒作问题吗? 我感觉量子计算产业化的炒作是目前全球存在的问题。近年来量子计算初创公司越来越多。 复旦理论物理报告会,蔻享在线视频截图 (链接https://www.koushare.com/video/videodetail/11282) 你如何看待中国目前的量子计算初创公司? 到目前为止,我不确定这些量子计算初创公司是否已有真正可行的技术路线和实力来制造实用的量子计算机。 量子计算下一个应该下的蛋是什么? 下一个最快下的“蛋”可能是使用含噪声的中等规模量子设备(NISQ)的应用。量子计算最有前途的近期应用应该是研究量子物理系统本身——多体问题、量子化学和量子材料。 你们现在在做什么? 加拿大一家名为仙乐都(Xanadu)的公司提出了许多与玻色采样相关的应用。这些应用与图论、量子化学和机器学习有关。我们正在研究这些方案是否真的可行。去年,我们又开始了新方向的初步探索,例如光镊中的原子阵列,等等。 你在剑桥大学攻读博士学位。你如何看待中国与英国的不同工作方式? 没有太大区别。我们团队中的大多数教职员工都有海外留学经历,当我们回到中国时,我们带回来了海德堡、剑桥、斯坦福等的有益理念和工作方式。可能的一个区别是,在中国,传统孔孟文化让我们更趋于中庸与温和,寻求平衡,例如,研究生相对来说不太愿意挑战老师。 你已经在这个领域工作了将近二十年了。它在多大程度上达到了你的期望? 回顾这 10 年,总体上我对整个量子信息领域的科学家们所取得的成就感到惊讶。人们往往对未来一年的目标过于乐观,但对未来10年的目标过于悲观,基于此,我也对未来10 年保持乐观。 图片来源: https://www.aps.org/publications/apsnews/202107/upload/July-August-2021.pdf https://www.aps.org/publications/apsnews/202107/quantum.cfm https://www.osa.org/en-us/foundation/grants/james_p_gordon_memorial_speakership_program/ 【中国科大新创校友基金会(ID:USTCIF),全球最活跃的科大校友组织,实时发布科大要闻与校友资讯】 新闻来源:光子盒 ,作者光子盒研究院 原文章作者:中国科大新创基金会,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-10
    最后回复 蒲静秋 2021-8-10 13:31
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  • 亚马逊云科技推量子云服务,这会加快量子计算的商业化应用吗?
    记者 | 彭新 编辑 | 从美国、日本到中国,从IBM到阿里巴巴,国家机构和科技巨头都试图在量子计算中找到未来,而如何在商业开发、研究模式上找到量子计算应用的可行性成为行业思考的方向。 “我们目前所从事的量子计算方面的工作并不只是一种纯学术练习,更多的期待是能够推出生产级别的量子计算解决方案。”亚马逊云科技Amazon Braket总经理Richard Moulds告诉界面新闻。 量子计算机的基本运算单元为量子位元(qubit),传统电脑的位元为“0”和“1”,二者不能同时出现,但在量子叠加效应下,计算能力便会随着量子位元的数量增加而大幅提升,进而突破目前电子计算机的计算极限。按照科学家的设想,量子计算未来有助于新材料和新药研发等。 不过,量子计算机离真正应用还存在距离,量子计算还体现不出“量子霸权”,即超越所有经典计算机的计算能力,最多可称之为“量子优越性”。2019年,谷歌宣布利用量子计算机约3分钟就解开了原来要花1万年才能解开的问题,即是“量子优越性”体现。尽管企业近年来投入加大,但量子计算全面实用化被认为仍需较长时间。 作为云计算服务商,亚马逊云科技提出的方案是将“量子计算上云”,即以云服务模式向客户提供云计算服务。2019年12月,亚马逊云科技宣布推出量子计算云服务Amazon Braket ,称客户可以在模拟环境中构建和测试用于量子计算的电路,然后在实际的第三方量子计算机上运行。该服务在2020年正式可用。此外,亚马逊云科技还成立了量子计算中心和量子解决方案实验室,开发量子计算技术和应用。 Richard Moulds称,亚马逊云科技推出量子计算云是基于需求推动,即部分用户希望提早“响应”量子计算技术。“客户要求亚马逊云科技能够为他们提供这样一种机制,当量子计算的时代真正到来的时候,他们可以选择适当的契机来进行投入。” 他指出,由于构建一台量子计算机存在多条技术路线,性能、特点各有不同,通过云平台,多种量子计算机便可以通过云端让公众和研究者进行访问和应用。 此外,目前尚处于实验状态的量子计算机仍难以被外界接触,举例来说,采用超导量子比特的设备需要在超低温下运行,而采用光量子比特的量子计算机需要庞大光量子调控设备,只能通过云计算方式共享计算资源。 Richard Moulds说,在亚马逊云科技量子计算云服务推出以来,实验机构、教育机构、大学是最为活跃的用户群体,原因在于此类科研机构研究、教育需求强劲。一方面教育机构在开设量子计算相关学科后,需要进行相关人才储备。同时,科研机构则需要实际对量子计算机进行操作,掌握如何去研发、建构量子计算机,并开发配套的纠错系统。 亚马逊云科技量子计算中心量子硬件研究负责人Oskar Painter强调,要真正让客户用到量子计算机,并做出高价值解决方案,首先,量子计算机本身的系统、规模要先做大,然后它的能力水平要进一步提高。实际上,科技公司在量子计算的布局,仍处于前期阶段。 比如,量子计算最大的挑战是如何获得足够高的计算精度,即“纠错”。Oskar Painter称,亚马逊云科技尝试研发一套技术系统,需要通过大量“冗余”和复杂的纠错机制实现量子计算的精确计算。此类纠错系统需要大量物理资源消耗,这依旧是亚马逊云科技等量子计算玩家需要解决的问题。 另一方面,在应用上量子计算机在原理上具有超快并行计算能力,因此有望与机器学习技术产生关联。“我们发现其实管理机器学习的很多的工作流程,比如说面部识别、形状识别的这些系统,这些方法论技巧是和量子计算技术开发非常类似的。”Richard Moulds告诉界面新闻,基于原理上近似性,机器学习技术有望帮助量子计算发展加速。 科技公司以云服务方式提供量子计算相关服务已是流行做法。早在2016年,IBM就推出“IBM Quantum Experience”,公众可以通过云服务试用IBM量子处理器并在上面运行算法、开发教学及模拟试验。2018年2月,中科院量子信息与量子科技创新研究院与阿里云宣布,在超导量子计算方向发布11比特的云接入超导量子计算服务。2021年2月,微软宣布其全球首个针对量子解决方案的全栈、公有云生态系统Azure Quantum对外开放。 原文章作者:界面新闻,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-9
    最后回复 贰内鹅 2021-8-9 20:08
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  • 纳米级量子光子学让量子计算网络不再遥远
    江苏激光联盟导读: 在电气工程助理教授Justus Ndukaife的领导下,范德堡的研究人员率先引入了一种方法,利用低功率激光束捕获和移动一种被称为单个胶体纳米金刚石的纳米材料,该纳米金刚石具有氮空位中心。人一根头发的宽度约为90000纳米;纳米金刚石则小于100纳米,其微小可想而知。这些碳基材料是少数能够释放所有光的基本单位(单个光子)的材料之一,是未来量子光子学应用的基石。 低频电热镊子渲染 图片提供者:Justus Ndukaife 目前,利用聚焦在纳米级的金属表面附近的光场可以捕获纳米金刚石是可能的,但是想要移动它则是不可能的。原因就在于激光束光斑太大了。使用原子力显微镜,科学家们需要花费数小时将各个纳米金刚石一次次地推到靠近发射增强环境的位置,以时期形成有用的结构。 此外,Ndukaife解释说,为了产生纠缠源和量子位从而提高量子计算处理速度,需要将几个纳米金刚石发射器紧密结合,使其相互作用。这就需要使用跨学科的方法来简化纳米金刚石的捕获和控制。“我们的镊子是一种低频电热等离子镊子(LFET),它将一小部分激光束与低频交流电场结合在一起。这是一种全新的捕捉和移动纳米钻石的方法。用此方法,可将时间缩短至几秒。” Ndukaife认为要增强量子特性,将氮空位中心的纳米金刚石等量子发射体与纳米光子结构耦合是至关重要的,这项技术的高效单光子源,将塑造未来,有助于推动从高分辨率成像到创建不可破解的系统的转变,用到越来越小的设备和计算机芯片的大量应用中去。他的工作对于量子计算十分重要,而量子计算在2019年就曾收到能源部投入的6070万美元的资助。 他将此技术称之为“第一个允许使用低功率激光束在二维空间动态操纵单个纳米级物体的技术”,未来他将进一步探索纳米金刚石,将它们排列在纳米光子结构上,以提高它们的发射性能;探索用于信息处理和成像的平台中实现超亮单光子源和纠缠的可能性。 来源:Chuchuan Hong et al, Electrothermoplasmonic Trapping andDynamic Manipulation of Single Colloidal Nanodiamond, NanoLetters (2021). DOI:10.1021/acs.nanolett.1c00357 江苏激光联盟陈长军原创作品,欢迎转发何人转载,转载请注明来源! 原文章作者:江苏激光产业创新联盟,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-8
    最后回复 严蒙雨 2021-8-8 11:14
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  • 创新之举宝马集团助力量子计算
    作为当今前沿技术之一,量子计算所具有的独特优势正在得到更多的认可,不少国家已把量子计算当作未来技术制高点,国内外知名企业也纷纷涉足这一领域。近期,宝马集团宣布与大众、博世、SAP(思爱普)等9家领先的德国企业共同建立量子技术与应用联盟(QUTAC),该联盟的目标是探索将量子计算进一步发展为行业应用。此外,宝马集团还与慕尼黑工业大学(TUM)签署量子算法和应用的合作协议,将在六年时间里为该大学筹集510万欧元,推动量子计算的研究与行业应用结合。 从左到右: 宝马集团负责研发的董事 韦博凡先生(Frank Weber) 慕尼黑工业大学校长 Thomas F. Hofmann 宝马集团信息技术高级副总裁 Alexander Buresch 量子计算机的计算原理与传统计算机不同,它可以用全新的方式解决一些计算难题。传统计算机是用0和1来储存与处理数据,俗称经典比特。而量子计算机的神奇之处在于,它的基本计算单元——量子比特可以同时是0和1,也就是允许“叠加态”共存,从而拥有更强大的并行能力。目前,虽然量子计算机处于很初级的发展阶段,但对于具有前瞻性、重视创新技术的宝马而言,尽早掌握技术先机,充分探索量子计算机的未来发展机遇显得尤为重要。 宝马集团董事长齐普策表示:“量子计算是最具未来发展前景的技术之一,它将为材料研究、自动驾驶等应用领域带来革命性的改变。通过成立量子技术与应用联盟,我们正在为打造成功的量子计算生态系统奠定基础,这也将让我们能充分发掘和利用量子计算技术的巨大潜力。” 关注前沿技术 探索未来发展机遇 早在2017年,宝马集团就认识到量子计算作为一项前沿技术的重要性,并成立了一个跨学科、跨部门的项目团队,来探索该技术潜在的应用前景。首批研究项目之一是计算车辆上机器人进行密封焊接的最优线路,计算参数非常复杂,即便是最新的高性能计算机也需要数年时间才能找到最佳方案,但量子计算机则能在几秒钟内就计算出所有可能的排列组合。 宝马集团认为,汽车价值链的高度复杂性决定了生产、零部件物流和汽车研发等领域存在着诸多待优化的问题。未来,量子计算与宝马的可能相关领域包括多方面内容:比如在物流和规划的优化方面,量子计算显著改进排班计划和冗余预测;在材料模拟方面,量子计算有助于发现诸如高能量电池和坚固的轻量化材料;在机器学习方面,量子计算能够提高计算机视觉和语言处理的准确性;在常见的加密应用方面,基于量子计算的强大能力,常规的加密方法将不再那么安全,因此需要开发新的解决方案,以保证公司内部及智能网联车的安全通信。 发挥联盟带动作用,推动产学研的联动发展 宝马所加入的量子技术与应用联盟,其定位是一个行动平台,各成员在开发项目的框架下,探索量子计算在各自领域及跨领域的实际应用,推动建立量子计算生态系统。各成员企业在联盟内所确定、开发和测试的应用也具有风向标的意义,某种程度上也代表了行业的未来发展趋势。 宝马集团认为,学术研究与行业应用相结合是实现科技领先的必要条件。集团宣布,将在六年内为德国顶尖高等学府之一的慕尼黑工业大学筹集510万欧元,用于教学职位、设备和人员支出,以此来推动前沿技术的基础研究在行业中的实际应用。慕尼黑工业大学校长Thomas F. Hofmann表示:“量子计算或将成为替代超级计算机来处理复杂任务的关键,来自宝马集团的有力支持,将有利于推动量子物理学的研究成果实现工业化应用。” 垂询请致: 宝马集团大中华区企业事务部 苗淼女士 电话:010-61841351 邮箱:miao.miao@bmw.com 地址:北京市朝阳区东三环北路霞光里18号佳程广场B座28层,100027 宝马集团 宝马集团是全世界最成功的汽车和摩托车制造商之一,旗下拥有BMW、MINI、Rolls-Royce和BMW Motorrad四个品牌,同时还提供汽车金融和高档出行服务。作为一家全球性公司,宝马集团在15个国家拥有31家生产和组装工厂,销售网络遍及140多个国家和地区。 2020年,宝马集团在全球共售出超过230万辆汽车和超过16.9万辆摩托车。2020年,集团总收入达到989.9亿欧元,税前利润达到52.22亿欧元。截至2020年12月31日,宝马集团在全球共有120,726名员工。 宝马集团的成功源于其前瞻未来的远见和具有高度责任感的行动。宝马集团在整个价值链中贯彻生态和社会的可持续性发展策略,全面的产品责任以及明确的节能承诺已成为宝马集团企业战略的重要内容。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-7
    最后回复 际苣 2021-8-7 21:50
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  • 安徽“量子计算”获新突破可“修复”破损人像
    8月5日,记者从合肥高新区获悉,该区企业本源量子日前在量子计算软件领域又有新突破。研发人员利用量子生成对抗网络(QGAN)实现了一个在图像修复方面的应用示例,该示例通过混合量子和经典技术,可对破损图像进行修复操作。 据了解,该突破是本源量子自主研发的量子计算学习算法,该算法基于该团队自主研发的量子机器学习框架VQNet,设计实现的量子生成对抗网络(QGAN),QGAN可以用于图像处理领域,比如人像的修复。 与经典计算机相比,量子计算处理图像的在时间上具有指数级提升,在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。一旦该应用成熟,处理人像技术将从速度、算法、空间效率和准确率上实现强有力的效果。 “简单来说,这是本源量子自主研发的量子计算学习框架上的算法。比如你戴口罩经过一个需要人脸识别的安检系统,基于量子计算的这套算法,综合大数据分析和图像修复,我们能识别你,给出一个不戴口罩的面部。”该套算法的工程师介绍道。( 张梦怡 杨夏 记者 项磊) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-7
    最后回复 裘谦 2021-8-7 13:55
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  • 全球量子周报:亚马逊与新加坡国立大学合作探索量子应用
    国内篇 CCF将成立“量子计算专业组”并征集首批执行委员 7月17日,CCF第十二届常务理事会第四次会议通过了关于创建“CCF量子计算专业组”的决议,面向全体CCF专业会员征集专业组执行委员,同时接受竞选专业组负责人的申请。 CCF量子计算专业组旨在团结、联合、组织量子计算相关领域的专业学者与科研人才,开展学术/技术交流、发展战略研究、专业人才培养、有序参与相关专业领域的标准制定等相关活动,提高量子计算相关领域的科研、教学和应用水平,促进研究成果的应用和向产品的转化,提升量子计算领域在国家科技活动、社会服务和国际学术方面的影响力。 原文链接: https://www.ccf.org.cn/Chapters/TC/News/2021-08-04/732885.shtml 本源量子发布量子人工智能QGAN应用 本源量子研发团队基于自研的量子机器学习框架VQNet,在量子计算操作系统本源司南上运行验证了QGAN(Quantum Generative Adversarial Network, 量子生成对抗网络)算法的可行性和有效性,将量子生成对抗网络技术与图像修复相结合,在QGAN上实现了新的应用,即人像修复。 QGAN应用上线体验地址: https://qcloud.originqc.com.cn/main/QGAN 国际篇 亚马逊与新加坡国立大学合作探索量子应用 新加坡国立大学 (NUS) 与亚马逊网络服务 (AWS) 签署了谅解备忘录 (MoU),以合作促进量子计算技术的发展,并探索潜在的行业应用。 图片来源:NUS 原文链接: https://news.nus.edu.sg/quantum-engineering-programme-teams-with-amazon-web/ Multiverse Computing与Strangeworks达成合作 量子金融服务提供商Multiverse Computing加入Strangeworks ,使他们的团队能够利用Strangeworks生态系统中的量子硬件供应商开发量子金融应用。 图片来源:Multiverse Multiverse Computing的专家为投资组合优化、衍生品定价、金融预测和税务欺诈等问题提供了价值。 Multiverse Computing 的算法涵盖所有可能的量子计算硬件类型,使其用户能够开发量子算法,以用于多样化的量子计算硬件领域。 原文链接: https://www.multiversecomputing.com/news/category/multiverse-in-the-media/ QCI宣布QUBT U计划 Quantum Computing Inc.(QCI)宣布了其QUBT大学计划 (QUBT U)。 该方案将授权给合格的学生优先访问权限,如QUBO和QAOA通过向QCI的旗舰产品提供访问体验Qatalys,一个随时可以运行的软件解决对古典和复杂的优化问题量子计算机,以及量子教育资源,圣母大学的量子俱乐部将成为QUBT大学的首批学生参与者。 图片来源:QCI QUBT 大学的参与者将获得: 免费访问Qatalyst,QCI 用于复杂计算的即用型软件 使用六个API调用运行问题的能力 示例问题让学生逐步开始使用量子 教程视频和常见问题列表,可帮助新学生快速学习并立即开始解决问题 分享他们在 QCI 方面的经验的简单反馈机制 原文链接: https://thequantumdaily.com/2021/08/05/quantum-computing-inc-announces-qubt-university/ 原文章作者:本源量子计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-7
    最后回复 采驯 2021-8-7 12:40
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  • 戴口罩也能识别用量子计算处理人像获指数级加速
    科技日报合肥8月5日电(张梦怡 杨夏 记者吴长锋)记者从本源量子了解到,本源量子团队基于自主研发的量子机器学习框架VQNet,设计实现的量子生成对抗网络(QGAN)可用于图像处理领域,比如人像的修复。与经典计算机相比,量子计算处理图像在时间上具有指数级提升,在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。其应用体验于8月5日正式上线。 据了解,此次发布的新算法是基于本源量子自主研发的量子机器学习框架VQNet,在量子操作系统本源司南上,验证了设计的QGAN算法的可行性和有效性。研发人员利用QGAN网络实现了一个在图像修复方面的应用示例,展现了量子计算机的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势,证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性,在量子领域迈出了重要一步。 “简单来说,比如你戴口罩经过一个需要人脸识别的安检系统,基于量子计算的这套算法,综合大数据分析和图像修复,我们能识别你,给出一个不戴口罩的面部。”该算法的工程师介绍说。 据研发人员介绍,GAN网络在人工智能领域已有广泛应用,但在实际算法及应用处理过程中,数据集的训练收敛性及计算速度上,GAN网络结构、模型的评估上,判别模型的对抗性和稳健性上都是考验和挑战。结合量子计算,实现量子生成对抗网络,即QGAN,就能利用量子计算的并行计算的优势,通过量子线路实现量子生成对抗网络,可以加速数据集训练速度,并有效提升网络模型精度。该网络模型和算法的实现,在理论和算法实验运行上都证明了与经典的GAN网络相比,具有指数级的算法优势。 “我们的算法和应用在原理和示例演示上证明了这一点。”本源量子研发负责人表示,一旦该应用成熟,处理人像技术将从速度、算法、空间效率和准确率上实现强有力的效果。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-6
    最后回复 廓饪 2021-8-6 22:56
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  • 量子计算在人像处理上获新突破
    本报记者 黄群 8月6日,记者从本源量子获悉,该公司在量子计算软件领域又有新突破!该突破是本源量子自主研发的量子计算学习算法,该算法基于该团队自主研发的量子机器学习框架VQNet,设计实现的量子生成对抗网络(QGAN),QGAN可以用于图像处理领域,比如人像的修复。 与经典计算机相比,量子计算处理图像的在时间上具有指数级提升,在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。一旦该应用成熟,处理人像技术将从速度、算法、空间效率和准确率上实现强有力的效果。 此次发布的新算法是基于本源量子自主研发的量子机器学习框架VQNet,在量子操作系统本源司南上,验证了设计的QGAN(量子生成对抗网络)算法的可行性和有效性。本源量子的研发人员利用QGAN网络实现了一个在图像修复方面的应用示例,该示例通过混合量子和经典技术,可对破损图像进行修复操作。该应用展现了量子计算机的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势,证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性,在量子领域迈出了重要一步。 “简单来说,这是本源量子自主研发的量子计算学习框架上的算法。比如你戴口罩经过一个需要人脸识别的安检系统,基于量子计算的这套算法,综合大数据分析和图像修复,我们能识别你,给出一个不戴口罩的面部。”该套算法的工程师介绍道。 那么什么是QGAN呢?该工程师解释道,GAN网络在人工智能领域应用很广泛,比如在图像处理领域,文本创作,音频处理领域,加解密领域。在实际算法及应用处理过程中,数据集的训练收敛性及计算速度上,GAN网络结构、模型的评估上,判别模型的对抗性和稳健性上都是考验和挑战。但是,如果结合量子计算,实现量子生成对抗网络,就是前面所提到的QGAN,利用量子计算的并行计算的优势,通过量子线路实现量子生成对抗网络,可以加速数据集训练速度,并有效提升网络模型精度。该网络模型和算法的实现,在理论和算法实验运行上都证明了与经典的GAN网络相比,具有指数级的算法优势。 “我们的算法和应用在原理和示例演示上证明了这一点。”该工程师表示。纵观国内外,QGAN应用的相关工作一直是科研机构和商业公司竞相博弈的方向之一。此次,本源量子实现的QGAN网络,是该团队自主开发的量子机器学习框架VQNet的重要组成部分,同时,该成果也表示,作为国内量子计算龙头企业,本源量子在图像处理领域、量子人工智能领域的研发能力出众,并且紧紧咬住国际最好。 (编辑 崔漫) 原文章作者:证券日报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-6
    最后回复 廓饪 2021-8-6 20:52
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  • 戴口罩也能识别 用量子计算处理人像获指数级加速
    GAN网络在人工智能领域应用广泛 如图像处理领域、音频处理领域、加解密领域等 科学家将之与量子计算相结合 实现量子生成对抗网络(QGAN) 相较于GAN,QGAN被认为具有指数级的算法优势 此次,本源基于自研的量子机器学习框架VQNet 在本源司南上证明了这一点! 近日,本源量子计算科技有限责公司在量子计算软件领域又有新突破!研发团队基于自研的量子机器学习框架VQNet,在量子操作系统本源司南上运行验证了QGAN(Quantum Generative Adversarial Network, 量子生成对抗网络)算法的可行性和有效性,将量子生成对抗网络技术与图像修复相结合,在QGAN上实现 了新的应用,即人像修复。 与经典计算机相比,量子计算处理图像的在时间上具有指数级提升,在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。一旦该应用成熟,处理人像技术将从速度、算法、空间效率和准确率上实现强有力的效果。 该应用展现了量子计算机上的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势,证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性,在量子领域迈出了重要一步。 应用使用界面(图片来源本源量子) QGAN应用上线体验地址: https://qcloud.originqc.com.cn/main/QGAN “ QGAN”极具想象力的量子算法 随着国际巨头型科技企业在量子计算与人工智能领域的深度布局,科学家不再只是关注量子计算与人工智能两项技术的独立研究,他们开始探索量子计算与人工智能领域的交叉应用。 这里最吸引人的便是生成对抗网络,作为人工智能机器学习中最具前景的方法之一,它在各种具有挑战性的任务中表现出色。 经典计算中,GAN可以通过对抗训练工作,在图像合成、提高照片分辨率、图像翻译等领域起到作用,尤其是在图像处理方面能够展现其优势:例如在艺术创作领域,可以用来生成新的艺术风格;在刑事侦别领域,可以用来鉴定、修复案件证据。亦可在自动驾驶领域,用来提高自动驾驶识别技术。 图像合成(图片来源于网络) 提高照片分辨率(图片来源于网络) 图像翻译(图片来源于网络) 随着量子信息技术的发展,量子计算开始进入人类视野,人们猜想,量子算法在处理复杂任务、量子机器学习等方面可能具有独特的优势。2019年,我国的研究者首次提出理论上的生成对抗学习量子版本(QGAN:量子生成对抗网络),并表明该版本的性能可能是经典 GAN 的指数倍。 量子计算机首次实现生成对抗算法,清华大学团队领衔完成:https://mp.weixin.qq.com/s/ENf7arGP5m5ZuaUrXeTeuQ 这表明,在未来,QGAN可能会是最有前途的图像生成算法。 与GAN“ 一脉相承”QGAN拥有多个应用场景 GAN是一种使用深度学习(如卷积神经网络)进行生成建模的方法。 生成建模是机器学习中的一项无监督学习任务,它指的是某一机器学习主体能够自动发现和学习输入数据中的规律或模式,从而使模型自动生成、输出可能从原始数据集中提取的新示例。 它将问题构建为两个子模型:生成模型和判别模型,生成模型通过机器生成数据,目的是“骗过”判别模型;而判别模型则需要判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成模型做的“假数据”。通过相互对抗学习,最终我们就能得到一个理想的生成模型和一个最强的判别模型,然后利用这个方法去实现各种应用。 为了方便理解,在此举个简单的例子:路上自动驾驶的车辆,通过激光雷达收集到了道路指示数据,一开始的时候,自动驾驶识别系统由于收集到的数据样本较少的原因,判别常会出现错误,引发系统故障。但随着收集到的数据原来越多,判别系统不停地对比识别,当判别系统“学习”到一定程度,自动驾驶识别系统可以轻易识别各种各样的道路指示数据,与此同时即便道路情况变得越来越复杂,激光雷达收集到的数据越来越庞大,通过生成对抗网络技术依然能够达到准确识别、判断的效果。 在这个例子中,道路指示数据就是生成对抗网络中的生成模型,自动驾驶识别系统就是判别模型,生成模型不断生成数据,然后让判别模型去判断;基于对抗的思想,生成模型不遗余力地生成各种数据是为了“难倒”判别模型,类似的复杂的道路数据也一直在不停干扰甚至阻断自动驾驶系统运行,经过这种“旷日持久”的对抗训练,最终我们同时得到的相对较全面的道路数据库和超强的自动驾驶识别系统。 对抗学习示意图(图片来源本源量子) GAN 是一个令人兴奋且快速变化的领域,它兑现了生成模型的承诺,能够在一系列问题领域中生成真实示例。 曾有研究者罗列了18种GAN的绝妙应用。 可以戳下方链接探秘: (https://baijiahao.baidu.com/s?id=1640452629602950683&wfr=spider&for=pc) 像动画生成、图片转表情、面部老化等等都是GAN做的~ 作为生成对抗学习的量子版本,在应用领域中,QGAN与GAN“一脉相承”。 不仅如此,量子生成对抗网络(QGAN)在性能方面也显示出潜在的指数量子加速,这对于实现各种各样的量子加速,无疑是令人激动和充满遐想的。 “ 本源QGAN应用”加速实现破损图片修复 本源量子团队基于自研的量子机器学习框架VQNet,在量子操作系统本源司南上运行验证了QGAN量子破损图像修复应用,该应用通过量子与经典混合算法,实现对破损图像的修复操作,展现了量子计算机上的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势。 该应用通过量子生成网络对图像缺陷部分进行初始化修复,然后使用经典网络进一步完善修复。使用量子生成网络的修复结果展示: 缺陷修复对比图(图片来源于本源量子) 本次QGAN破损图像修复应用中使用的经典网络模型为GLCIC论文中提出的方法,应用结合了量子生成对抗网络和经典GLCIC网络。总体网络的结构图如下: 总体网络结构图(图片来源于本源量子) GLCIC网络包含两个主要Network:Completion Network和Discriminator。并利用Global Discriminator 和Local Discriminator 两种判别器保证生成的图像即符合全局语义,且尽量提高局部区域的清晰度和对比度。 经过验证,本源QGAN破损图像修复率(基于自有实验的数据集效果)对比经典GAN生成对抗网络技术,起到了明显加速效果: 类别 峰值信噪比 时间复杂度 空间复杂度 经典GAN 36 O(n?) O(n?) 量子QGAN 32 O(n*logn) O(logn) 峰值信噪比(PSNR)是衡量图像质量的指标说明 PSNR>40dB:图像质量极好(即非常接近原始图像) 30dB≤PSNR≤40dB:图像质量是好的(即失真可以察觉但可以接受) 20dB<PSNR<30dB:图像质量差 PSNR<20dB:图像不可接受 GAN网络在人工智能领域应用很广泛,比如在图像处理领域,文本创作,音频处理领域,加解密领域。在实际算法及应用处理过程中,数据集的训练收敛性及计算速度上,GAN网络结构、模型的评估上,判别模型的对抗性的稳健性上都是考验和挑战。 我们结合量子计算,实现了量子生成对抗网络(QGAN),利用量子计算的并行计算优势,通过量子线路实现量子生成对抗网络,加速数据集训练速度,提升网络模型精度。 该网络模型和算法的实现,在理论及在算法实验运行上都证明了与经典的GAN网络相比,具有指数级的算法优势。本源实现的QGAN网络是本源自主开发的量子机器学习框架VQNet的重要组成部分,进一步彰显了本源在量子图像处理领域,量子人工智能领域的进展与能力。 国内首个“量子计算金融行业应用生态联盟”&“量子计算生物化学行业应用生态联盟”成立 我们深知,再好的量子计算应用工具,如果不能够真正给相应的行业创造实际价值,也终是无用。本源量子团队在攻坚各领域量子前沿算法的同时,也致力于量子计算在各行业企业的深度研究,推进量子计算应用落地,让量子计算技术真正有用! 我们希望这项技术能为不同的行业提供更加强大的工具。未来会如何,值得我们共同期待! 文、编辑/Asper 原文章作者:本源量子计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-6
    最后回复 暂箭 2021-8-6 18:03
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  • 安徽“量子计算”获新突破 可“修复”破损人像
    新安晚报 安徽网 大皖新闻讯 8月5日,记者从合肥高新区获悉,该区企业本源量子日前在量子计算软件领域又有新突破。研发人员利用量子生成对抗网络(QGAN)实现了一个在图像修复方面的应用示例,该示例通过混合量子和经典技术,可对破损图像进行修复操作。 据了解,该突破是本源量子自主研发的量子计算学习算法,该算法基于该团队自主研发的量子机器学习框架VQNet,设计实现的量子生成对抗网络(QGAN),QGAN可以用于图像处理领域,比如人像的修复。 与经典计算机相比,量子计算处理图像的在时间上具有指数级提升,在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。一旦该应用成熟,处理人像技术将从速度、算法、空间效率和准确率上实现强有力的效果。 “简单来说,这是本源量子自主研发的量子计算学习框架上的算法。比如你戴口罩经过一个需要人脸识别的安检系统,基于量子计算的这套算法,综合大数据分析和图像修复,我们能识别你,给出一个不戴口罩的面部。”该套算法的工程师介绍道。 张梦怡 杨夏 新安晚报 安徽网 大皖新闻记者 项磊 编辑 许大鹏 原文章作者:安徽网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-5
    最后回复 溧罚 2021-8-5 23:03
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  • 本源量子实现量子计算在图像处理上的指数级提升
    中新社合肥8月5日电 (张俊 张梦怡 杨夏)合肥本源量子计算科技有限责任公司5日正式上线发布了自主研发的量子计算学习算法——量子生成对抗网络算法,该算法在图像处理上可实现指数级提升。 据本源量子总经理张辉介绍,此次发布的新算法基于本源量子自主研发的量子机器学习框架,在量子操作系统本源司南上,通过混合量子和经典技术,可对破损图像进行修复操作。张辉表示,以人像修复为例,可以通过该算法,用已知的部分五官特征去识别修复出完整的人像面部。 张辉表示,量子生成对抗网络算法利用了量子计算的并行计算的优势,通过量子线路实现量子生成对抗网络,可以加速数据集训练速度,并有效提升网络模型精度。该算法在处理图像时间上具有指数级提升,在处理的数据量上也呈指数级增加,实现了相对于经典计算机的速度优势和空间优势,证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性,在量子领域迈出了重要一步。 本源量子团队技术起源于中科院量子信息重点实验室,以量子计算机的研发、推广和应用为核心。该团队已先后研发出中国首个自主研发的超导量子计算机本源悟源、中国首款量子计算机操作系统本源司南、中国首个量子计算云平台等。(完) 来源:中国新闻网 原文章作者:中国新闻网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-5
    最后回复 剑爰 2021-8-5 21:26
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  • 量子计算的长大之痛
    随着量子计算领域的成熟,新的挑战正在出现。Cambridge Quantum Computing 的首席执行官Ilyas Khan与Physics World的 Hamish Johnston 就如何驾驭这种不断变化的商业环境进行了交谈 Ilyas Khan 剑桥量子计算是做什么的? 我们是一家量子计算软件和算法公司,我们才刚刚六岁半,所以我们正处于青春期早期。我们现在和将来都在努力充分利用量子计算机,在这方面,硬币有两个方面。一方面,我们与硬件公司合作,确保他们拥有的任何硬件都得到最佳利用。这在经典计算中有着悠久的历史,70 年来,我们拥有出色的算法和出色的软件,使硬件变得更好。然后在硬币的另一面,我们与用户合作——那些有可能通过量子计算解决的问题的人。这方面显然还处于起步阶段,但我们在早期所做的是确保任何可用的东西都是有用的。 您已经开发了用于量子化学应用的软件,并且您正在与制药领域的博士生一起工作。你能告诉我们更多吗? 首先可能值得提出的一点是,有一个知情的共识(并且已经有一段时间了),量子计算机的一个伟大应用在于材料发现。在最深刻的层面上,发现新材料是一种量子力学模拟,因为它最终是关于了解不同分子系统的稳定性。 在 Cambridge Quantum,不久前,当我们决定研究世界可能面临的一些最大问题时,我们认为这非常重要。此类问题的一个例子可能是阿尔茨海默氏症研究等领域的药物发现,在该领域几乎没有可用的治疗方法。另一个可能是碳封存,一种可以安全地锁住碳的材料将非常有益。其他例子可能包括延长电池寿命、开发更好的碳氢化合物提取表面活性剂或制造不影响臭氧层的制冷剂。 我们研究了其中的一些大问题,并决定与对这些领域了解得比其他任何人都多的客户合作。我们现在已经为这种合作伙伴关系提供了一个企业级软件平台,它开始做人们长期以来一直梦想用量子计算机做的事情。这真的很令人兴奋。 还有很多学术工作要做,所以我们正在与(例如)制药公司葛兰素史克合作赞助博士生奖学金。但我们所做的范围也包括实际应用。2020 年,我们宣布将与石油公司道达尔合作开发基于金属有机框架的碳封存解决方案。 您已与霍尼韦尔达成协议,可以使用其量子计算机。您的客户是否也使用其他量子计算机? 量子计算机的可用性和坦率地说,它们的性能依旧受到一定的限制。但这会很快改变。在过去的一年中,这些变化已经是无与伦比的。大公司现在拥?有直接访问机器的资源和关系,这些机器可以从 IBM、霍尼韦尔和其他公司获得。现在也可以订阅这些机器,因为一些大型云提供商(亚马逊网络服务和 Azure 是两个例子)已经采取初步步骤,在提供常规高性能计算的同时提供我们可能描述为量子处理单元的东西。这些早期访问协议现在可供订阅,有时是每天甚至每小时订阅一次。然后在这一切之下,芬兰的 IQM、奥地利的 Alpine Quantum Technologies 和英国的 Oxford Quantum Computing 等初创企业都处于非常陡峭的轨道上。他们的处理器将以多种方式提供。 所有这一切意味着大型企业实体有多种访问量子处理器的方式,而我们所做的就是将所有这些整合在一起。我们有两个显着的特点。我们有一个名为 Ticket 的软件开发平台,它与平台无关,这意味着人们可以保留使用任何机器的权利。我们还可以使用霍尼韦尔机器,而且我们是 IBM 量子计算机的客户(目前数量多于霍尼韦尔机器)。因此,我们至少可以使用两台世界领先的量子计算机。 2020 年 11 月,您宣布与英国国家物理实验室 (NPL) 建立合作伙伴关系,其中涉及使用量子计算机生成真正的随机数。你能告诉我们更多吗? 这是一个人们通常认为理所当然的领域,但归根结底,所有保护数据或通信的方法都是以随机方式对信息进行加扰,然后再对其进行解扰。到目前为止,所有这些方法都是确定性的。人们已经使用了算法。但由于美国、英国、日本、中国和俄罗斯等国当局的公告和放大,很明显“后量子”环境将是量子设备可以提供没有模式的随机性的环境,以及如果确实发生了黑客攻击,则会在基本级别发出警报。 NPL 正朝着在独立设备中提供这种随机性的方向发展,该设备可用于交换机、网络优化甚至人工智能以及网络安全等领域。这就是我们与 NPL 的项目。但是在 2020 年 9 月,我们宣布了与 IBM 的一个免费项目,在那里我们做同样的事情,只是我们不是在设备上做,而是通过 IBM 或(最近)霍尼韦尔量子计算机来做。因此,如果您想要一个不可破解的密钥种子,那么您可以使用我们将从量子计算机提供的种子,或者——很快——由设备提供的种子,使用 NPL 将帮助我们开发的专业知识。 与一些量子公司的首席执行官不同,你没有物理学背景。这是否意味着量子技术已经成熟到不需要成为物理学家即可创办量子计算公司的地步? 虽然我认为量子领域正在成熟,但肯定不能说量子计算在 2014 年剑桥量子成立时就已经成熟。但无论如何,我们成立了这项业务,在我们的团队中,我们拥有一些最有才华的量子计算和量子科学家。这些人比我知道的更多。他们是世界领先的专家之一,但他们是科学家——他们不经营业务。 你问题的另一部分——隐含的部分,如果你愿意的话——也许更有趣。我正在执行一项任务,过去三年我的任务是揭开量子计算的神秘面纱。我非常清楚,我们不应该在这个领域制造神秘。虽然拥有深入科学领域的人非常好,就像你在制药公司或生物技术公司或人工智能公司中所做的那样,但我认为量子计算也有可能被公众理解。因此,从这个意义上说,我认为该行业的成熟使我们有可能解开剑桥量子(以及更广泛的量子计算)所做的事情。 您对公司未来的目标是什么? 我们有一个非常简单直接的观点,那就是我们想做对重要的人重要的事情。我们非常坚信量子计算最终将成为全球经济中最大的部分之一。我们认同像德国总理安格拉·默克尔这样的人所说的话,以及美国国会在通过《国家量子倡议法案》时所说的话,即在日常生活中使用量子技术处于领先地位至关重要。 现在,如果这成为现实——无论是在 5 年、10 年还是 20 年后——我们都希望剑桥量子成为该行业相关公司的最前沿。这与如果我在 1994 年和 1995 年有一个水晶球,我可能会期待 2020 年以及谷歌和苹果等互联网公司在全球最大公司中的盛行,我会说的话没有什么不同. 当然,在这项任务之下,我们必须处理明天、下个月和明年将要发生的事情。在这种情况下,我们在构建工具方面非常非常注重科学和技术。所以这是一个愿景的二分法:在短期内,获得最好的产品;从长远来看,成为领导者。 对于想要进入量子计算行业的人,您有什么建议? 我们最近参加了一个职业活动,计算机科学家、数学家和量子信息理论家都在寻找进入该行业的方法。奇妙的是,在过去的 25 或 30 年里,这些人的主要职业是学术界。学习这些科目的人最终要么在其他地方任教,要么在其他地方找到工作。 现在,谷歌、微软、亚马逊、IBM、霍尼韦尔等公司和一百家新创企业正在这些领域寻找人才。我们也在长大——我们每个月都在招聘新员工。如果你有这样的背景和培训,找到空缺并不难。 至于从创业的角度进入这个行业,我认为这更具挑战性。有许多人是量子技术的“本地人”,而不是数学家或计算机科学家。然而,只有少数人同时兼任量子原生科学家和公司首席执行官。例子可能是 PsiQuantum 的 Jeremy O'Brien 或 IQM 的 Mikko M?tt?nen,但它们很少见。大多数量子原生人员都在组织内工作。 所以我从商业角度的建议是仔细考虑你支持的人。我很幸运:我站起来了,因为当时我找到了比我更了解量子计算的人,我能够与他们一起工作,信任他们,并为他们提供构建什么的工具。现在是剑桥量子。 原文章作者:第一缕光001,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-5
    最后回复 柞枫 2021-8-5 12:42
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  • 将创造8500亿美元价值的量子计算,迎来量子人才稀缺挑战
    当地时间7月21日,长年跟踪量子计算技术和商业发展的波士顿咨询公司(BCG)报告[1],在未来15-30年内,量子计算将创造4500亿到8500亿美元价值。在过去12个月里,人们对量子计算机将解决传统计算机无法解决的重大问题(被称为量子优势的里程碑)的信心飙升。量子计算的股权投资在2020年增长近2倍,这是有史以来最高记录,并将在2021年进一步增长。 量子计算股权投资在2018年后迎来2/3的涨幅 (来源:BCG报告[1]) 不仅是金融投资者,政府和研究中心也在加大投资,克利夫兰诊所、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和英国科学技术设施委员会(STFC)哈特里中心都与IBM建立了以量子计算为基础的「discovery acceleration」合作伙伴关系,吸引了10亿美元的投资。 2500亿美元的《美国创新与竞争法案》在美国国会两院获得了两党的广泛支持,将量子信息科学和技术指定为美国国家科学基金会的十大重点领域之一。 推动各方对量子领域上升兴趣的三大因素 一是技术成果。迄今为止,已经完成了四次「量子霸权」的实验证明——谷歌「悬铃木」、中科大「九章」、「祖冲之」、「九章2.0」。 二是时间表越来越清晰。在过去两年中,几乎所有主要的量子计算技术提供商都发布了路线图,列出了未来十年量子优势道路上的关键里程碑。 三是应用案例开发。企业定义了量子计算机成熟后要处理的实际应用案例。这些发展共同说明了,量子计算对于潜在用户而言正在快速变成现实,所有类型的投资者都认识到这一事实。 可以说量子领域发展正迎来利好趋势,但,也迎来一大挑战:量子人才争夺。 全行业稀缺的量子博士 CambridgeQuantum 公司的量子软件负责人 Ross Duncan 表示:「找到具有合适的技能组合的人才是最大的挑战,在我们雇佣的人员中,仅有几人入职就可以开始工作。」 作为一家专注于创建量子软件的公司,Cambridge Quantum 通常会寻找那些既掌握理论量子计算,同时又是合格的软件开发人员的候选人。 Duncan 表示:「要找到物理背景和计算背景两者同时兼备的候选人,满足这种条件的求职者是很少的。」 雇主需要具有跨学科技能的量子雇员:在量子物理学背景之上,某种数据分析、工程、建模或编程等方面的经验也将是必备的。 具备这种专业水平的候选者数量非常有限,事实上,它主要存在于博士阶段。而问题是,没有足够的博士毕业生。 IBM 量子教育主管 Abe Asfaw 表示:「如果你想招聘到具有量子技能的雇员,最终你不得不寻找非常跨学科的培训,而你最终需要的通常是博士学位。然而,博士培养的速度远低于当今行业的需求,因此在该领域招聘新博士的竞争非常激烈。」 各高校培养量子人才 长期解决方案非常明显:需要改革教育计划,将企业所需的跨学科水平降低到本科水平。这是工业界和学术界的专家多年来一直在考虑的问题。 2019 年,来自美国和欧洲的 50 位量子专家聚集在加利福尼亚大学讨论这个问题,并起草了一份关于量子信息科学与工程 (QISE) 教育项目现状的报告[2]。报告中强调的主要缺点之一是高等教育学位与行业要求之间缺乏一致性。 对于量子人才的市场需求,中国在教育层面也采取了应对措施,一些大学在本科阶段开设了相关课程,如: 2021年5月,清华大学量子信息班成立,这是清华大学首个量子信息方向的本科人才培养项目,由图灵奖得主姚期智院士担任首席教授,面向2021年高考生进行招募。 2020年与2021年,上海交通大学连续2年开设《量子信息技术及实践》课程,并在21年9月首次面向环太平洋大学联盟(APRU)开放。涵盖了量子信息和量子计算的基本原理、算法设计和前沿进展,其重点是面向应用的量子信息技术的实践技能。 争夺量子人才可能成为一个生死攸关问题 QuantumMachines 的首席执行官 Itamar Sivan[3]表示:「这个挑战已经比较明显了,几年前,招聘很容易,但是现在这个领域正在从学术界向工业界过渡,随着工业界的发展,学术界无法跟上。在像美国这样的国家,有很多跨国公司和大量的初创公司,每个公司都在同一个竞争中获取人才。现在,在美国寻找量子候选人很困难,这种情况预计在未来几年内都不会缓解。」 随着量子计算行业的不断发展,企业将在不久的将来争夺符合量子资格的求职者。所以,当下可能正是开始学习的最佳时机。[4] 引用: [1]BCG英文报告: https://www.bcg.com/publications/2021/building-quantum-advantage [2]https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2010/2010.13778.pdf https://www.qtumist.com/post/15233 [3]https://www.quantum-machines.co/ [4]https://mp.weixin.qq.com/s/TH9kz2kyA_b_DVD9U1IXqg 原文章作者:Future远见,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-5
    最后回复 销晃尸 2021-8-5 11:22
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  • 本源量子科学技术协会成立
    8月4日,合肥本源量子计算科技有限责任公司科学技术协会成立大会暨第一届代表大会隆重召开。高新区科技局领导与企业负责人参加会议。 本源量子作为国内量子计算行业龙头企业,专注量子计算机的研发、推广和应用,致力于打造国产自主可控的实用化量子计算机。公司技术起源于中科大中科院量子信息重点实验室,核心研发团队均为计算机与物理学领域博士,囊括了中国大部分量子计算人才。目前,公司现有员工260余人,研发人员占比超75%,硕博以上人才占比40%。 本源量子总经理张辉当选为公司科协主席,他表示成立企业科协能够充分调动公司科研人员的主观能动性,为公司技术发展开拓创新;开展科普和学术交流活动,充分提升员工素质和团队的科研氛围;发挥科协组织的桥梁纽带作用,促进企业与企业、高校及科研院所间的交流合作;同时,企业科协也将维护科技人员的合法权益。 合肥高新区科技局副局长肖亚东充分肯定了本源量子近年来在科技创新与科普教育方面取得的成绩,并祝愿本源量子以协会正式成立为契机,努力弘扬科学精神、普及科学知识、传播科学思想,为高新区科普事业发展再立新功、再创辉煌。 本源量子以培养国内量子科技人才,传播量子计算科学知识为己任,将量子科普教育纳入日常工作中。自2020年8月以来,本源量子计算体验中心面向大众免费开放,累计接待300余次来访参观,让普通人也能近距离感受前沿的量子计算。此外,本源量子还基于量子计算全物理体系学习机、国内首部专业量子编程教材《量子计算与编程入门》、系列量子计算教育视频以及全栈式的量子计算特色课程建设方案等教育产品,积极培养国内量子计算人才队伍。 未来,本源量子将充分发挥协会的桥梁纽带作用,团结公司与高新区科技工作者,围绕公司量子计算科普体验中心,积极开展科技创新、服务、交流及科普宣传工作,为提升全民科学素质做出积极贡献。 原文章作者:本源量子计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-5
    最后回复 销晃尸 2021-8-5 09:53
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  • 研究人员在传统计算机上运行复杂的量子计算算法
    EPFL教授Giuseppe Carleo和哥伦比亚大学一位名叫Matija Medvidovi?的研究生找到了一种在传统计算机上执行复杂量子计算算法的方法。通常,执行量子软件需要使用量子计算机。研究人员正在考虑的量子软件被称为量子近似优化算法(QAOA),它被用来解决数学中的经典优化问题。 根据研究人员的说法,该软件是一种从一组可能的解决方案中挑选出最佳解决方案的方法。Carleo说,人们对了解哪些问题可以由量子计算机有效解决有很大兴趣,而QAOA是最有希望的候选之一。QAOA旨在帮助实现所谓的 "量子加速",即预测的使用量子计算机可实现的处理速度提升。 QAOA是一个研究课题,在技术界得到了很大的支持。例如,在2019年,Google创建了Sycamore,一颗包含53个量子比特的量子处理器,并使用它来运行一项任务。据估计,这项任务需要一台最先进的经典超级计算机约1万年才能完成,但Sycamore在200秒内完成了这项任务。 这项新研究的研究人员希望解决该领域的一个公开问题。在当前和近期的量子计算机上运行的算法能否比经典算法在实际任务中提供显著的性能提升。使用传统计算机,研究人员开发了一种方法,可以近似地模拟一类特殊算法的行为,称为变量子算法。 这些算法是计算量子系统最低能量状态,或 "基态"的方法。该团队表示,QAOA是这种类型的量子算法的一个重要例子。研究人员认为,这类算法是在近期量子计算机中获得量子优势的最有希望的候选之一。这项工作表明,QAOA可以在目前的计算机上运行,现有量子计算机可以在经典计算机上以良好的精度进行模拟。 原文章作者:cnBeta,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-4
    最后回复 茸舔 2021-8-4 16:25
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  • 量子计算的下一个重大挑战:量子人才争夺赛
    序言: 量子领域招聘岗位,如系统架构师、软件工程师以及数据分析师等。乍一看,这些工作涉及大家所熟悉的经典计算机、智能手机以及超级计算机等,似乎量子计算领域的热门岗位听起来与大家所熟悉的技术角色没有什么不同。 然而事实是,对于量子领域所带来的新兴机会,即使是将经典计算机最专业的知识转移到量子世界中也无济于事。 阅读目录: 1.量子计算的独特之处 2.量子人才的技能需求 3.满足条件的候选者:量子博士 4.大规模的人才缺口 5.改革教育计划,培养量子人才 6.公司亲自上阵,培养量子专才 正文: 1.量子计算的独特之处 量子计算机与我们每天都知道并使用的经典设备有根本的不同。量子系统不依赖于比特,而是利用复杂的量子物理学定律来创造量子比特,能够以指数级的速度进行计算。 因此,构建、编程和维护量子计算机是一个完全不同的范式。它需要了解量子物理学以及如何将问题映射到量子空间。编程语言、架构、工作流程和软件,所有这些都是量子计算所特有的。 事实证明,找到拥有如此广博知识的员工变得越来越困难。 图1 | 量子物理(来源:wallpapertip) 2.量子人才的技能需求 Cambridge Quantum公司的量子软件负责人Ross Duncan表示:"找到具有合适的技能组合的人才是最大的挑战,在我们雇佣的人员中,仅有几人入职就可以开始工作。" 作为一家专注于创建量子软件的公司,Cambridge Quantum通常会寻找那些既掌握理论量子计算,同时又是合格的软件开发人员的候选人。 Duncan表示:“要找到物理背景和计算背景两者同时兼备的候选人,满足这种条件的求职者是很少的。” 这个问题并不限于量子软件企业。例如,一家从事量子超导硬件工作的公司很可能需要有人能够建立冷却系统处理器的基础设施--这不仅需要量子物理学和低温学方面的知识和专长,还需要计算机科学技能来进行测试和试验。 换句话说,雇主需要具有跨学科技能的量子雇员:在量子物理学背景之上,某种数据分析、工程、建模或编程等方面的经验也将是必备的。 图2 | 物理学和数学(来源:symmetrymagazine) 3.满足条件的候选者:量子博士 具备这种专业水平的候选者数量非常有限,事实上,它主要存在于博士阶段。而问题是,没有足够的博士毕业生。 IBM 量子教育主管 Abe Asfaw表示:“如果你想招聘到具有量子技能的雇员,最终你不得不寻找非常跨学科的培训,而你最终需要的通常是博士学位。然而,博士培养的速度远低于当今行业的需求,因此在该领域招聘新博士的竞争非常激烈。” 当然,就目前而言,量子计算行业依旧是一个小众市场。这主要是因为该技术尚处于起步阶段:由于大多数量子计算机目前支持大约 100 个或更少的量子比特,因此现有系统实际上能够做的事情很少。 因此,只有少数公司在该领域进行投资,而量子公司的数量虽然在增长,但依旧相对较低。 原文章作者:数码流言榜,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-4
    最后回复 皋然淋 2021-8-4 15:33
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  • 结合两种方法来推进量子计算
    图片来源:耶鲁大学工程与应用科学学院 量子计算机具有超越所有传统计算系统的潜力。用于存储和操纵量子信息的两种有前途的物理实现是超导电路的电磁模式和捕获在半导体量子点中的少量电子的自旋。 由弗雷德里克·W·贝内克应用物理学教授米歇尔·德沃雷特 (Michel Devoret) 实验室领导的一组研究人员通过实验证明了一种融合这两个平台的新量子位 (“qubit”),有可能发挥两者的有益方面. 结果今天发表在《科学》杂志上。 量子位由被困在约瑟夫森结中的单个超导准粒子的自旋组成。由于结中的自旋轨道耦合,流过结的超电流取决于准粒子自旋态。 “我们能够展示如何利用这种与自旋相关的超电流来实现自旋检测和相干自旋操纵,”博士生 Max Hays 说。Devoret 实验室的学生,也是该研究的主要作者。 这项工作也代表了我们对 Andreev 水平的理解和控制的重大进步。Andreev 能级是存在于所有约瑟夫森结中的微观电子状态;它们是著名的约瑟夫森效应的微观起源,其中电流在没有任何电压的情况下流动。在本实验中研究的纳米线结等超导体-半导体异质结构中,安德列夫能级是马约拉纳模式的母体状态(电子的两个“半部”被拉开的特殊状态)。因此,该实验对于执行基于 Majorana 的拓扑信息处理的努力也很重要。 更多信息: M. Hays et al, Coherent manipulation of an Andreev spin qubit, Science (2021). DOI: 10.1126/science.abf0345 原文章作者:量子工程学习,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-4
    最后回复 钞暖童 2021-8-4 14:19
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  • 「九章」量子计算优越性遭北大院士质疑,潘建伟陆朝阳长文回应!...
    2020 年 12 月 4 日,我国成功达到量子计算研究第一个里程碑量子计算优越性(Quantum Computational Advantage)的新闻刷屏。 当天,中国科学技术大学宣布,由潘建伟、陆朝阳领衔的研究团队构建了 76 个光子 100 个模式的量子计算原型机「九章」。相关研究成果发表于国际学术期刊 Science,题为 Quantum computational advantage using photons(用光子进行量子计算的优越性)。 当时这一消息受到国内外各大媒体的报道,引发网友热议。不过,北京大学教授涂传诒曾先后两次就「九章」发文表示质疑,对此两位「九章」作者潘建伟、陆朝阳做了回复。 目前,“如何看待北大涂传诒院士等人质疑「九章」:不是量子计算机、没有实现「量子霸权」?应该如何正确认识?”这一话题已登上知乎热榜,浏览数超 113 万。 中国量子计算原型机「九章」问世 「九章」是 76 个光子的量子计算原型机,由中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作构建而成。 中国科学技术大学官方表示: 根据现有理论,这一量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快一百万亿倍(“九章”一分钟完成的任务,超级计算机需要一亿年)。等效地,其速度比 2019 年谷歌发布的 53 个超导比特量子计算原型机“悬铃木”快一百亿倍。 【“九章”光路系统原理图(图源中国科学技术大学官网)】 关于高斯玻色采样,《知识分子》曾做过解释:它是一种复杂的采样计算,其计算难度呈指数增长,很容易超出目前超级计算机的计算能力,适合量子计算机来探索解决。它是 “玻色采样” 的一种,而玻色采样是量子信息领域第一个在数学上被严格证明可用于演示量子计算加速的算法。 也就是说,通过高斯玻色取样,「九章」的量子计算优越性得到了证明。 另外,其量子计算优越性不依赖于样本数量,克服了谷歌“悬铃木”53 比特随机线路取样实验中量子优越性依赖于样本数量的漏洞。“九章”输出量子态空间规模达到了 10 的 30 次方(“悬铃木”输出量子态空间规模是 10 的 16 次方,目前全世界的存储容量是 10 的 22 次方)。 这一成果表明我国量子计算机算力已全球领先,也受到了诸多认可,比如: Science 审稿人评价:这是一个最先进的实验、一个重大成就。德国马克斯·普朗克量子光学研究所所长、沃尔夫奖得主、富兰克林奖章得主 Ignacio Cirac 表示:这是量子科技领域的一个重大突破,朝着研制相比经典计算机具有量子优势的量子设备迈出了一大步。麻省理工学院副教授、美国青年科学家总统奖得主、斯隆奖得主 Dirk Englund 评价:这是一项划时代的成果。加拿大卡尔加里大学教授、量子科学和技术研究所所长 Barry Sanders 表示:这是一项杰出的工作,改变了当前的格局。 北大教授两次发文质疑 不过,正如很多科研成果一样,「九章」也同样受到了质疑。 公开资料显示,发出质疑声音的涂传诒教授,系空间物理学家、中国科学院院士、第三世界科学院院士,也是北京大学地球与空间科学学院教授、博生生导师。涂传诒教授 1964 年毕业于北京大学地球物理系,主要研究领域包括空间物理学、太阳风湍流、太阳风动力学与日球层物理等。 涂传诒教授两次通过北京大学空间物理研究所官方微信号“pku 空间所”发文。 先是 2020 年 12 月 21 日,题为《杂谈|是量子计算,还是光学实验?》的文章发布(详见:https://mp.weixin.qq.com/s/waFMuACgw91h3G6Ok5hapQ)。 文章开篇首先表明: 对于实验的先进性、实验解决的问题、实验技术的挑战,没有争论。 不过涂传诒教授认为,从论文的标题《用光子进行量子计算的优越性》就可看出,作者认为其用光子做的实验就是量子计算。 这可能会导致如下争议的出现: 模拟“高斯玻色取样”的过程是物理实验还是量子计算?实验装置是不是量子计算机?实验获得结果的速度与超级计算机数值模拟该项任务的速度比较是否有意义? 所以涂传诒教授的结论是: 研究混淆了“实验”与“计算”的概念,所做的光学实验与量子计算无关,“九章” 机器不是量子计算机,不能直接显示量子计算的优越性。 他也在文章中明确了一点:讨论这些问题不涉及学术,但这是社会关心的热点问题,讨论这一问题,对于厘清相关名词和语言的概念是重要的,对于准确描述相关科技现状是重要的,对于公众的理解是重要的。 随后在 2021 年 3 月 11 日,《对“九章-光量子计算机” 的理解》一文发布(详见:https://mp.weixin.qq.com/s/iZySLyxOmHrl3Mq4JaZKxw)。 在这篇文章中,涂传诒教授提到: 虽然研究团队在论文发表后通过网上直播讲座声明九章是“专用量子模拟机”或“量子硬件处理器”,但该论文仍在公众中造成严重误导。 涂传诒教授表达的逻辑有这样两层: 论文发表前经过了严格评审,且其评审人恰是 7 年前提出“玻色采样”实验项目文章的作者 Scott Aaronson,因此人们自然会将“光量子计算机”理解为是一台通用量子计算机,认定中国的“量子计算机”显示了量子计算的优越性。Scott Aaronson 7 年前的文章明确指出,玻色采样实验没有通用量子计算机的功能,且玻色采样的目的不是数学计算。因此,该研究结果不符合审稿人本意。 文章中,涂传诒教授对相关概念进行了界定、对概念的混淆和误导进行了讨论,并指出: 从任何角度说,玻色采样实验都不是计算过程,也不是模拟过程,与量子计算也没有任何关联;九章机器就是玻色采样的实验设备,与通用量子计算机没有任何关联。 值得一提的是,他也表示: 在撰写这篇评论过程中咨询过多位专家,并与该文作者通过电子邮件进行了有益的讨论。 潘建伟、陆朝阳回应 针对上述质疑,「九章」研究团队的潘建伟教授、陆朝阳教授共同撰文做出回应(详见:https://mp.weixin.qq.com/s/mL37h4ZLVc-NmdmxN_kGWA)。 两位教授提到: 北京大学涂传诒院士多次在公众号发表质疑文章,长期多次来信与我们交流,并发函至中国科学院发表意见。 他们将涂传诒教授的观点总结为:第一,“九章”不是量子计算机,没有实现量子计算优越性;第二,“九章”论文和中国科大的新闻稿使民众误认为实现了通用量子计算机。 对此,潘建伟、陆朝阳教授也给出了两点回答: 根据量子信息领域国际定义和共识,“九章”是光量子计算机。根据严格的计算复杂度证明、实验数据论证、国际评审以及广泛的同行评价,“九章”在目前最好的理论框架下,明确无误实现了量子计算优越性。论文和中国科大新闻通稿都清楚表明,“九章”实现了量子计算的第一个里程碑“量子计算优越性”,读者只要认真阅读过论文和新闻稿就不会误解“九章”是通用量子计算机。 两位教授认为,研究成果遭到质疑,可能是因为“涂先生和部分科学爱好者对于量子计算和玻色取样的专业概念的理解存在偏差”。 文章中,两位教授论证、强调了以下几方面: 涂先生说的“量子计算机这一说法没有出处”显然与事实不符。“九章”光量子计算机这一名词的使用完全符合国际学术界长期建立起来的规范和标准的定义。 在现代科学高度细化的今天,即使是同一个大领域的学者也无法很快详细了解一个子方向的细节和物理意义。因此,现代科学的通行规则是由专业的小同行来进行学术评价。而根据国际专业评审以及广泛的同行评价,“九章”在目前的理论框架下明确无误演示了量子计算优越性。 (雷锋网注:涂传诒教授主攻空间物理,属于地球物理学下设的二级学科,而地球物理是以地球为对象的一门应用物理学;潘建伟教授团队主攻量子物理,这是研究物质世界微观粒子运动规律的物理学分支。) 考虑到舆论环境、创新氛围,部分领域学者对于科技创新的新名词可能抱有非常传统和保守的态度,为避免引起外界的过度解读,中国科大课题组在多方面努力采取了更为中性的表述。在线上直播中,课题组成员借用了更加细化的称呼,这些说法丝毫不削弱工作本身的重大科学意义,也不该被断章取义。 值得关注的是,这篇文章及其后记里不乏很多立场鲜明的表述,比如: 涂先生和部分科学爱好者吐槽“九章 1+1=2 都算不了”,其实通过调节硬件设置,“九章”很容易可以计算 1+1=2,但这无异于杀鸡用牛刀。事实上,涂先生和少数网民指出来的是 15 年前领域的发展水平。为了更便于理解,我们举一个贴近生活的例子。如同量子计算机的研究是为了解决传统计算机难以求解的问题,汽车、飞机和火箭的产生也是为了突破先前传统交通工具难以企及的界线。但是,人们不会追求“大而全”而要求飞机要载人散步爬楼梯,等等。笔者觉得,叫什么名字是不重要的,重要的是能干什么。套用一句名言:“解决问题的能力是评价量子计算的唯一标准。”太空飞船一定要是在水里游的船吗?机器“人”一定要按照原来的“人”的标准来定义吗?原子“弹”非要遵循常规子弹的条条框框吗?分子“马达”必须长得符合普通大众对马达的固有印象吗?笔者再次感谢涂先生对我们工作的关心和对我们实验的高度评价。正因为我们非常敬佩他认真的态度,本着求真的精神,我们也非常认真地指出他并没有完全理解该实验涉及到的量子计算知识。 文章最后,两位教授表示: 量子信息科学从本世纪初在国内甚至被认为是伪科学,到目前成为几乎所有发达国家的重大战略,该领域也是一直在质疑声中不断长大和被接受。在这个过程中,我国已经逐步取得了在量子通信领域领跑和在量子计算领域并跑的公认的国际地位。我们会继续充满着极大的感恩、耐心和信心,努力取得更好的成绩回馈社会。 雷锋网注意到,不少网友评论: 还是那句话,外行不能指导内行。 回应说理解存在偏差,其实就是说你不懂,隔行如隔山。 真理越辩越明。 或许这次争论也能带来不同的价值。 最后一问:对此,你怎么看? 引用来源: 雷锋网雷锋网雷锋网 原文章作者:雷锋网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 杆括 2021-8-3 18:04
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  • 科学家开发新技术可“随心所欲”操纵纳米金刚石量子计算革命即将到来
    在电气工程助理教授Justus Ndukaife的带领下,范德比尔特大学的研究人员首次引入了一种方法,利用低功率激光束捕获和移动以氮空位为中心的单个胶体纳米金刚石。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 廓饪 2021-8-3 16:05
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  • “九章”问鼎确立我国国际量子计算研究第一方阵地位
    观察 | “九章”问鼎 确立我国在国际量子计算研究第一方阵地位 在竞争激烈的量子科技前沿,中国科学家又树立起了一座举世瞩目的里程碑。 12月4日,中国科学技术大学宣布,该校潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作,构建了76个光子的量子计算原型机“九章”,求解数学算法“高斯玻色取样”,处理5000万个样本只需200秒,而目前世界最快的超级计算机要用6亿年。相关论文于12月4日在线发表在国际学术期刊《科学》。《科学》杂志审稿人评价,这是“一个最先进的实验”,“一个重大成就”。 潘建伟表示,这一成果牢固确立了我国在国际量子计算研究中的第一方阵地位。基于“九章”的“高斯玻色取样”算法,未来将在图论、机器学习、量子化学等领域具有重要的潜在应用价值。 “九章”在一分钟时间里完成了经典超级计算机一亿年才能完成的任务 据潘建伟团队介绍,之所以将这台量子计算机命名为“九章”,是为了纪念中国古代数学专著《九章算术》。 《九章算术》是中国古代张苍、耿寿昌所撰写的一部数学专著,它的出现标志中国古代数学形成了完整的体系,是一部具有里程碑意义的历史著作。而这台名为“九章”的新机器,同样具有里程碑意义。 量子计算机具有超快并行计算能力,它通过特定算法在一些重大问题方面实现指数级别的加速。“九章”解决的“高斯玻色取样”问题就是一种。 “高斯玻色取样”是一个计算概率分布的算法,可用于编码和求解多种问题。其计算难度呈指数增长,很容易超出目前超级计算机的计算能力,适合量子计算机来探索解决。 在本研究中,潘建伟团队构建的76个光子的量子计算原型机“九章”,实现了“高斯玻色取样”任务的快速求解。 “九章”的算力究竟有多强?在室温条件下运行(除光子探测部分需4K低温),计算“高斯玻色取样”问题,“九章”处理5000万个样本只需200秒,超级计算机则需要6亿年;处理100亿个样本,“九章”只需10小时,超级计算机则需要1200亿年——而宇宙诞生至今不过约137亿年。 “‘九章’在一分钟时间里完成了经典超级计算机一亿年才能完成的任务。”该研究的通讯作者之一、中国科学技术大学教授陆朝阳说。 为了核验“九章”算得“准不准”,潘建伟团队用超算同步验证。“10个、20个光子的时候,结果都能对得上,到40个光子的时候超算就比较吃力了,而‘九章’一直算到了76个光子。”陆朝阳告诉记者。 美国麻省理工学院副教授,青年科学家总统奖、斯隆奖得主德克·英格伦评价说,潘建伟团队的研究“是一个划时代的成果”,是“开发中型量子计算机的里程碑”。维也纳大学教授、美国物理学会会士菲利普·沃尔泽也认为:“他们在实验中拿到了目前最强经典计算机万亿年才能给出的计算结果,为量子计算机的超强能力给出了强有力的证明。” “九章”处理“高斯玻色取样”的速度,等效比较下较谷歌开发的超导比特量子计算原型机“悬铃木”快100亿倍 眼下,研制量子计算机作为世界科技前沿,成为欧美发达国家角逐的焦点。 2019年10月,美国物理学家约翰·马丁尼斯带领的谷歌团队宣布研制出53个量子比特的计算机“悬铃木”(sycamore)。“悬铃木”完成100万次随机线路取样任务只需200秒,而当时世界最快的超级计算机“顶峰”需要2天。美国科学家得以在全球首次实现了“量子计算优越性”。 所谓的“量子计算优越性”,又称“量子霸权”,这一科学术语是指:作为新生事物的量子计算机,一旦在某个问题上的计算能力超过了最强的传统计算机,就证明了量子计算机的优越性,使其跨过了未来在多方面超越传统计算机的门槛。 事实上,就在谷歌宣布“悬铃木”的同期,潘建伟团队已经实现了20光子输入60模式干涉线路的“玻色取样”,输出复杂度相当于48个量子比特的希尔伯特态空间,逼近了“量子计算优越性”。 近期,该团队通过在量子光源、量子干涉、单光子探测器等领域的自主创新,成功构建了76个光子100个模式的“高斯玻色取样”量子计算原型机“九章”。“九章”同时具备高效率、高全同性、极高亮度和大规模扩展能力的量子光源,同时满足相位稳定、全连通随机矩阵、波包重合度优于99.5%、通过率优于98%的100模式干涉线路,相对光程10的负9次方以内的锁相精度,高效率100通道超导纳米线单光子探测器。 实验显示,“九章”对经典数学算法“高斯玻色取样”的计算速度,比目前世界最快的超算“富岳”快一百万亿倍,从而在全球第二个实现了“量子计算优越性”。 陆朝阳介绍称,相比“悬铃木”,“九章”有三大优势:一是速度更快。虽然算的不是同一个数学问题,但与最快的超算等效比较,“九章”比“悬铃木”快100亿倍。二是环境适应性。由于采用超导体系,“悬铃木”必须全程在零下273.12摄氏度(30mK)的超低温环境下运行,而“九章”除了探测部分需要零下269.12摄氏度的环境外,其他部分可以在室温下运行。三是弥补了技术漏洞。“悬铃木”只有在小样本的情况下快于超算,“九章”在小样本和大样本上均快于超算。“打个比方,就是谷歌的机器短跑可以跑赢超算,长跑跑不赢;我们的机器短跑和长跑都能跑赢。” “这项工作确实非常重要。”奥地利科学院院长、沃尔夫奖得主、美国科学院院士安东·塞林格说:“全世界正在研发量子计算,致力于展示超越常规计算机的能力。潘建伟和他的同事证明,基于光子(光的粒子)的量子计算机也可能实现‘量子计算优越性’。”英国剑桥大学教授、英国物理学会托马斯·杨奖章获得者米特·阿塔图尔指出:“对于量子计算这个蓬勃发展的领域来说,这确实是一个惊艳时刻。陆教授和潘教授的这一成就将光子和基于光子的量子技术置于世界舞台中央。” 未来的竞争是更快的经典算法和不断提升的量子计算硬件之间的竞争 “九章”量子计算原型机的诞生,是否意味着我国在“量子争霸”上已经取得胜利?人类是否马上就要进入量子计算的时代?我们可以用它来做些什么? 对于量子计算机的研究,该领域的国际同行公认有三个指标性的发展阶段:第一阶段是发展具备50至100个量子比特的高精度专用量子计算机,对于一些超级计算机无法解决的高复杂度特定问题实现高效求解,实现计算科学中量子计算优越性的里程碑;第二阶段是研制可相干操纵数百个量子比特的量子模拟机,用于解决若干超级计算机无法胜任的具有重大实用价值的问题;第三阶段是大幅度提高可集成的量子比特数目至百万量级,实现容错量子逻辑门,研制可编程的通用量子计算原型机。 潘建伟团队透露,尽管“九章”的算力快得惊人,但它只是在量子计算第一阶段树起了一座里程碑,未来的路还很长。 在人们对算力需求指数级增长的时代,量子计算机已然成为世界前沿的兵家必争之地。最近美国公布了量子计算领域的最新计划,英国、欧盟、日本等国家也早有相应规划。我国“九章”的研制成功,不仅取得了“量子计算优越性”的里程碑式进展,也为第二步——解决若干超级计算机无法胜任的具有重大实用价值的问题提供了潜在的前景。 眼下,无论是谷歌的“悬铃木”处理“随机线路取样”,还是“九章”求解“高斯玻色取样”,都只能用来解决某一个特定问题。潘建伟解释,这是因为目前可用来搭建量子计算机的材料有限,只能“就食材做菜”,未来量子计算机的突破,更有可能依赖于新材料在量子计算硬件上的创新。“这不是一个一蹴而就的工作,而是更快的经典算法和不断提升的量子计算硬件之间的竞争。”潘建伟说。 潘建伟透露,在“九章”量子计算原型机的基础上,他们将通过提高量子比特的操纵精度等一系列技术攻关,力争尽早研制出可编程的通用量子计算原型机。“希望能够通过15年到20年的努力,研制出通用的量子计算机,用以解决一些应用非常广泛的问题,比如密码分析、气象预报、药物设计等等,同时也可以用于进一步探索物理学化学生物学领域的一些复杂问题。” “我们现在证明了,中国人在国内也可以做好‘科学’” 安徽合肥,中国科学院量子信息与量子科技创新研究院,最新研制成功的量子计算原型机“九章”几乎占据了半个实验室,包含上千个部件。这是潘建伟团队经过20多年研究攻关研制而成。 时间拨转到20多年前,量子力学的诞生地奥地利,潘建伟在因斯布鲁克大学初见他的导师塞林格。塞林格教授坐在一把椅子上,背后是一座诺贝尔奖获得者使用过的挂钟和奥地利物理学家玻尔兹曼用过的一块黑板。塞林格问潘建伟:“你未来的计划是什么?”潘建伟回答:“将来在中国建一个和这里一样好的实验室。” 2001年,潘建伟作为中科院引进国外杰出人才,同时获得中科院基础局和人教局支持,回国在中国科学技术大学组建了量子物理与量子信息实验室。实验室以一批年轻教师和学生为班底,虽然是从零开始,但组建之初就得到有关科技主管部门和中国科学技术大学的大力支持。 中国科学技术大学的量子物理与量子信息实验室常常灯火通明,潘建伟和他的伙伴们每天工作15个小时以上,通宵工作是家常便饭。一项项科研成果不断涌现:2012年,首次实现了百公里级的双向量子纠缠分发和量子隐形传态;2016年8月,牵头研制并成功发射国际上首颗量子科学实验卫星“墨子号”;2017年5月,建成世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机…… 回顾这些年来逐梦量子世界的点点滴滴,潘建伟感慨,从回国筹建实验室时的400万元启动经费,到近年来全国几十个科研单位支撑建设的量子卫星“墨子号”,到全长2000多公里的量子通信“京沪干线”工程,再到研制量子计算原型机“九章”,都离不开国家的强力支持。 “团队所获得的持续支持和所取得的成绩不仅彰显着我国不断提高的综合国力和科技创新能力,也充分反映了我国对支持战略性前沿基础科学研究的敏锐判断力和决策力。”潘建伟说。 潘建伟回忆,多年前,他首次提出利用卫星实现自由空间量子通信的构想,然而这个“前无古人、闻所未闻”的想法却遭到质疑:量子信息科学,欧洲、美国都刚刚起步,我们为什么现在要做? 幸运的是,这个计划最终获得了中国科学院的支持。借助于中国科学院空间科学先导专项正式立项的“量子科学实验卫星”,潘建伟团队得以打开量子世界的又一扇大门。 “如果说当年杨振宁和李政道先生证明,中国人在国外可以做好‘科学’。那么我们现在证明了,中国人在国内也可以做好‘科学’。”潘建伟说。 走进潘建伟团队的量子实验室,进门正面的墙上,挂着中国科学院院士、著名核物理学家赵忠尧先生在《我的回忆》中的一段话:“回想自己的一生,经历过许多坎坷,唯一的希望就是祖国繁荣昌盛,科学发达。我们已经尽了自己的力量,但国家尚未摆脱贫穷与落后,尚需当今与后世无私的有为青年再接再厉,继续努力。” 为了实现新的划时代的“算力革命”,潘建伟和他的团队还在日夜兼程、不懈探索。(记者 韩亚栋) 声明:转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者持权属证明与本网联系,我们将及时更正、删除,谢谢。 原文章作者:光明网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 搔皴聿 2021-8-3 14:52
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  • IBM又放大招,量子计算发展路线图真的这么重要?
    尽管围绕量子计算的宣传热度只增不减,但人群中,面对量子计算的未来应用以及不断涌入的风险资本,质疑声也层出叠见。 而为了消除这些疑虑,IBM发布了一份量子计算发展路线图,旨在使之更加清晰,同时也增强了人们对于这一新兴技术的信念。 图1|IBM量子计算发展路线图(来源:IBM) IBM认为,升级优化量子硬件,提升其功能和可靠性,以实现5年内商业化应用,是可以遵照一个可行的时间表来逐步执行的。 接下来面临的挑战就在于,如何让公司和开发者来使用其工具和开发环境,并尝试编写应用程序,从而真正让量子计算为这些人员赋能。 IBM量子生态系统与策略副总裁Bob Sutor表示,目前还没有任何人真正在商业上应用量子计算,但这并不是一件一蹴而就的事情。 通常情况是,该领域的领导者们,会逐渐转向新技术,并开始大量的试验,将专业知识的层面不断扩大、发展。 像谷歌和微软这样的大型科技公司,早已部署并实施了量子计算项目。与此同时,量子初创公司也一直在从风投公司处筹集稳定的资金。 包括Zapata量子计算公司为其量子机器学习软件筹集的3800万美元(约合人民币2.5亿元)B轮融资;IQM为商业化其量子计算机筹集的4600万美元(约合人民币3亿元)融资;以及Classiq为开发其量子算法而筹集的1050万美元(约合人民币6836万)的A轮融资。 IBM一直以来,都在十分积极地参与搭建量子计算行业框架。2016年,IBM推出了Q网络,允许其他公司通过IBM的云服务来体验量子计算机。 1. 量子计算下一步 量子计算即将发生范式转变,量子计算软件也将彻底颠覆人们对计算的认识。但请记住,从单独编程的逻辑门发展到今天基于云的精细服务,经典计算花了数十年的时间实现此跨越。 IBM希望量子计算实现跨越的时间仅需短短几年,但凭一己之力显然是不可能的。 早在2020年9月,IBM就发布了其量子硬件路线图,清晰地展示了通往1000多个量子比特的路径。并确定了在此过程中预期出现的挑战,提出了应对这些挑战的解决方案。 图2|IBM2020年量子硬件路线图(来源:IBM) IBM表示,将其路线图透明地展示给大家,是一件非常不容易的事情。因为公司更倾向于探讨成就,而非计划。 然而,为量子计算的发展创造合适的条件,并在这十年内对分布式计算生态系统进行所谓的变革,需要付出巨大努力。IBM必须吸收过去50年从经典计算中学到的经验教训,同时飞速加快量子和经典系统的集成。 值得庆幸的是,这次,IBM将借助开源社区的力量,来动员全球所有的开发者。在此基础上,云原生部署量子工作负载,打破潜在壁垒,尽快普及量子计算技术。 IBM很清楚,软件开发最好是通过协作来完成,因为集合各个不同需求的生态系统效果最佳。而量子计算也不例外,IBM希望所有的开发人员,都参与到以下三个关键部分的工作当中,从而为随后的工作打下基础。 (1) 基础层上,量子内核开发人员正在创建一个可以时序、脉冲控制的高性能量子线路; (2) 量子算法开发人员依靠这些线路来开发具有突破性的量子算法,比当今经典计算解决方案更具优势; (3) 最后,量子模型开发人员将这些算法应用到现实世界的用例中,以便为化学、物理、生物、机器学习、组合优化甚至金融领域,开发量子模型。 IBM的发展路线图旨在为每个开发者提供其所需工具,来生产最佳的量子线路、量子算法和量子模型,同时最大程度地提高彼此之间的协作。 2. 内核、算法、模型 IBM正在为底层量子内核开发人员进行重要更新,致力于为其开发线路API(circuit APIs)。今年,IBM计划发布Qiskit运行时(runtime)。 Qiskit运行时重新将经典-量子工作负载考虑进去,这样一来,上传并在量子硬件旁边的经典硬件上执行程序时,大大减少了用户计算机与量子处理器之间通信所产生的延迟。 图3|IBM Qiskit优化模块(来源:IBM) IBM所做的这些改进,将使用电路迭代执行的工作负载加速100倍,加速后的量子系统在短短几个小时内即可运行工作,而今天,这可能需要几个月的时间。 IBM不仅提升了系统容量,其系统还将运行更多种类的量子线路,允许用户解决以前任何量子处理器都无法解决的问题。 更新的软件接口,加上IBM正在进行技术开发,允许量子内核开发人员在2022年之前运行动态线路。而那些包含经典和量子指令的线路,需要在量子比特的相干时间内运行。 进入2023年之后,IBM将推出用于处理大型量子比特结构的线路库和高级控制系统,使其量子内核开发人员能够充分利用数千个量子比特的硬件。 IBM的量子算法开发人员与其量子内核开发人员,关注的目标不同。量子算法开发人员在探索量子线路的潜在突破性新应用时,需要高效执行作业。 量子算法开发人员将寻找利用量子计算能力的新方法,但此过程中无需考虑编程硬件的复杂程度。对于这些开发人员,IBM将继续改进并推出新的工具,以有效地建立、实施量子线路。 3. “无摩擦”发展量子 展望2025年及以后,IBM认为“无摩擦”量子计算的梦想将成为现实,而“无摩擦”指的是硬件不再是IBM用户或开发者需要考虑的一个问题。 到那时,IBM设想量子计算堆栈上所有级别的开发人员,都将依赖于其先进的硬件,和IBM基于云的API,这些将使其与高性能计算资源无缝衔接,从而全面突破计算的极限。 IBM希望朝着这个真正“无摩擦”的开发框架发展,为其用户、客户和量子计算社区,提供最佳量子计算机体验。 原文章作者:大可数学人生工作室,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 宿秀美 2021-8-3 13:05
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  • 美国量子计算独角兽IonQ宣布通过SPAC上市,全球首只量子计算股将...
    钛媒体3月9日消息,美国量子计算初创公司IonQ宣布,该公司已与特殊目的公司(SPAC)dMY Technology Group III 签订并购协议。交易完成后,IonQ将通过SPAC方式在纽约证券交易所挂牌上市,股票代码为“ IONQ”,预计合并后的公司市值将达到20亿美元左右。 SPAC是美国资本市场特有的一种上市公司形式,通过一个上市平台(SPAC壳公司)与目标公司进行合并,即可快速成为美国主板上市公司,并同时获得SPAC的资金。SPAC上市集中了直接上市、海外并购、反向收购、私募等特征于一体,与传统IPO相比,SPAC可以极大缩短企业上市的成本和时间。(详见钛媒体前文:《商业航天进入SPAC上市潮》) IonQ表示,此次交易交易将需要获得SEC和SPAC公司股东的批准,并购后总收益将达到6.5亿美元,其中包括富达、现代、起亚等公司3.5亿美元的PIPE投资。 若顺利完成并购,IonQ将成为全球第一家在二级市场交易的纯量子计算公司(注:纯量子计算指IonQ专做量子计算单一业务,英文为Pure-Play Quantum Computing Company)。 IonQ公司成立于2015年,总部位于美国马里兰州大学公园市,科研团队孵化自美国马里兰大学和杜克大学。联合创始人兼CTO Jusang Kim(金正尚)是杜克大学的电气与计算机工程系以及物理学的教授,专攻量子计算。目前IonQ正基于离子阱技术路线,开发包括软件和硬件在内的全栈量子计算产品。 IonQ拥有大约60名员工,此外还聘请了曾领导谷歌量子计算软件团队的Dave Bacon担任公司软件副总裁。 从技术上来说,量子计算方向是目前国际竞争最为激烈的领域,主要产品为量子计算机。相比于经典计算机,算力上被认为具有颠覆性,短期主要在军事、数字安全、生物制药、化工、能源等领域应用,其研发难度最高,商业化周期最长。 量子计算机的目标是利用量子物理学的力量,在一秒钟的时间内从大量的可能性中筛选出一个可能解决方案。这项技术可以加快与金融、药物和材料发现、人工智能等相关的计算速度,并破解许多用于保护互联网安全的防御系统。 根据BCG预测,到2030年,量子计算的应用市场规模有望达到500多亿美元,量子计算机或将在成千上万的新应用程序中创造价值,发展空间广阔。 这一方向,国内已有本源量子、阿里达摩院量子实验室团队等,国外公司包括Google、IBM、微软、Intel、Honeywell等大公司,及D-wave、Rigetti等创业公司。 市场上的第一批量子计算机来自IBM,谷歌和Rigetti等公司,他们在硅芯片上创造超导量子计算机,这些计算机被冷却到接近绝对零度,据说这种方法受益于半导体行业的成熟制造技术。但IonQ认为,固态量子计算机是不稳定且容易出错的,这样的量子比特很难获得提升,离子阱技术则可以解决这样的问题。 2018年12月,IonQ宣布成功建造了两台离子阱量子计算机,声称已实现79量子比特创纪录性能,并能够在稳定的常温环境下进行编程。 在软件方面,IonQ在描述其量子计算系统的能力时指出,搭载量子计算机的系统以32个完美的qubits1打破了之前的所有记录,其门错率低到足以实现至少4000000的量子量,硬件具有完美的原子时钟量子比特和随机访问的所有门操作,可以高效地进行各种应用的软件编译。 此后,IonQ开始与这几家采用超导技术路线的量子计算企业展开竞争,利用现有方向展开商业化尝试。外媒报道指,IonQ研制的量子计算机已在2019年起提供给了科研人员。不过,具体客户信息尚未披露。 公司财务数据方面,据IonQ提供的信息显示,截至2020年,由于其系统正在开发中,IonQ并未实现预定收入,但净亏损高达1542.4万美元;而在2019年,该公司实现20万美元的收入,净亏损为892.6万美元。 IonQ预计,该公司将在2026财年中实现5.22亿美元的收入,毛利达到4.47亿美元,毛利率达到85%。 融资方面,自成立以来,IonQ公司已完成7.34亿美元的融资。其中包括计划与SPAC公司并购产生的3亿美元PIPE投资收益;现代汽车公司(Hyundai Motor)投资的3.5亿美元风投资金;由比尔·盖茨(Bill Gates)领导的投资机构Breakthrough Energy Ventures、三星、亚马逊等提供的8400万美元的风险投资。 本次通过SPAC方式IPO筹集到的资金,将帮助IonQ制造一台大小与Xbox游戏机差不多,可以在室温下工作的量子计算机,以及建造可以实现联网的模块化的量子计算机,预计到2023年IonQ将会完成并发布这两款产品。 在公司财务方面,IonQ预计到2026年将获得5.22亿美元的收入,对应的增长幅度超过10000%,而预计2021年的累计收入数字仅为500万美元。此外,该公司预计从2025年起开始获得正的净收入数字。IonQ还与亚马逊和微软在云端量子计算应用方面有着广泛的合作关系。 根据并购协议,由高盛公司(Goldman Sachs&Co. LLC)和摩根士丹利(Morgan Stanley&Co. LLC)担任本次交易的财务顾问以及联席保荐人。 (本文首发钛媒体App,作者|林志佳) 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App 原文章作者:钛媒体APP,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 啕苞 2021-8-3 10:25
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  • 量子计算战争:一场国家实力和技术路线的双重对抗
    雷锋网按:在人类计算技术的飞速发展中,量子计算越来越受到重视。实际上,它不仅仅是相关企业保持其核心竞争力和前沿技术能力的重要领域,也是国家之间相互竞争的重要科技领地;目前在这个领域已经出现了不少选手,它们都实力强劲,且选择了不同的技术路线,形成了蔚为大观的 "量子计算战争"。围绕这一话题,外媒作者 MARK LAPEDUS 进行了全面而深入的解读,雷锋网对本文进行了不改变原意的编译。 量子计算正在升温,越来越多的企业竞相对量子计算技术进行基准测试、巩固,意在将其商业化。 截至 2021 年 7 月,一个来自中国的团队在原始性能方面似乎已经处于领先地位,谷歌、IBM、英特尔和其他量子计算机开发商也不甘落后,且已经研发出第一波量子计算机。 不过,所有这些都可能在一夜之间改变,这些系统仍处于发展初期,尚未运行任何有用的商业应用——宣布量子计算的赢家,还为时过早。 了不起的量子计算 到目前为止,量子计算确实取得了显著进展,并同超级计算机区分开来。 在经典计算中,信息以位存储,可以是“0”或“1”。在量子计算中,信息存储在量子位或量子比特(Quantum bits, or Qubits)中,可以以“0”或“1”或两者的组合形式存在,叠加态使量子计算机能够一次执行多项计算,使其性能优于传统系统。 不过这项技术面临着许多挑战,许多行业专家认为:这些系统距离实用还有十年的时间。 然而,这并没有让公司、政府、研发组织和大学放弃相关技术的研发,它们依旧向这个领域投入数十亿美元。如果这些技术得以实现,可以加速新化学、药物和材料的开发,还可以破解任何加密系统,能够为公司和国家提供竞争优势。 因此,研发量子计算技术成为许多国家科技发展的重中之重。 “量子计算处于国家计划的前沿,” FormFactor 高级副总裁 Amy Leong 说。“这一领域已经宣布了超过 200 亿美元的投资,涉及 15 个国家或地区。像美国和中国这样的地缘政治强国,肯定在争夺量子霸权的竞赛中处于领先地位,其次是来自欧洲和亚洲的许多其他国家。” 中国科学技术大学 (USTC) 于 2021 年 6 月取得了重大进展,展示了研究人员声称的世界上最快的量子计算处理器,超过了自 2019 年以来谷歌 53 量子位设备保持的非官方记录。中国科技大学的 66-量子位处理器在 1.2 小时内完成了一项复杂的计算——如果采用如今的超级计算机,这项计算需要 8 年才能完成。 “当我查看第一批应用时,我意识到我们需要数千个甚至十万个量子位来做一些有用的事情。”英特尔量子硬件总监詹姆斯克拉克(James Clarke)说:“我们今天达到了 50 到 60 个量子位,还需要更多时间才能达到 100 万个量子比特——而这对于密码学来说,是非常必要的。” 与此同时,量子技术还有多个分支阵营。 实际上,厂商们正在开发基于一系列技术的十几种量子位,例如超导(Superconducting qubits)、离子阱(Ion traps)和硅自旋(Silicon qubits),每个阵营的厂商都声称它们的技术是卓越的,并将实现实用的量子计算机。 根据 Hyperion Research 的数据,量子计算机的市场预计将从 2020 年的 3.2 亿美元增长到 2024 年的 8.3 亿美元。 超越经典计算但无法替代 从历史的发展进程来看,计算领域取得了巨大进步。 1945 年,宾夕法尼亚大学开发出第一台通用电子数字计算机 ENIAC,它使用真空管控制电子来处理数据,每秒可执行 5000 次加法计算。 1947 年,晶体管的出现改变了一切;从 20 世纪 50 年代开始,晶体管取代了许多系统中的真空管,计算机速度更快。 1964 年,现已解散的 Control Data 公司推出了 CDC 6600,这是世界上第一台超级计算机——CDC 6600 以晶体管为基础,集成了一个具有 2 MIPS( Million Instructions Per Second) 性能的 60 位处理器。 发展到今天,智能手机比早期的计算机更快。以 iPhone 12 为例,它采用了基于台积电 5nm 工艺的 A14 处理器,A14 包含 118 亿个晶体管,具有 6 核 CPU 和 16 核神经引擎,每秒可进行 11 万亿次操作。 在高性能计算方面,来自日本的富岳(Fugaku)超级计算机在 2021 年保持了其作为世界上最快超级计算机的地位。富岳由日本理化研究所(Riken) 和日本信息通信技术企业富士通(Fujitsu)构建,它采用基于 Arm 架构的 A64FX 处理器,拥有 7630848 个内核,可实现每秒 442 petaflops (petaflop 即每秒执行 1 千万亿次浮点运算)的性能。 目前,富岳正处于运行状态,并被用于各种研究项目。“富岳首次使用了在大型服务器的通用 CPU 中所应用的技术,例如 7nm 工艺技术、封装集成 HBM2、TB 级流媒体功能和片上嵌入式高性能网络,”Riken 计算科学中心主任 Satoshi Matsuoka 在 2021 年 VLSI 技术和电路研讨会上的一篇论文中写道。 “我们已经进入千万亿次浮点运算的时代,”美国光刻工具公司 D2S 首席执行官 Aki Fujimura 说。“全球有许多研究计算机正在接近百亿亿次计算(1000 petaflops)。十年之后,我们将拥有许多百亿亿浮点运算级别的计算机。” 事实上,业界需要更多的计算能力来解决生物技术、国防、材料科学、医学、物理学和天气预报方面当前和未来的问题。 “我们需要以相同的价格提供更强的计算能力,需要解决的问题越来越难,我们在服务上面临的问题也越来越多,” Fujimura 说。 当然,在传统计算持续进步的同时,业界也积极发展量子计算——理论上,这些基于量子计算的新系统有望超越当今的超级计算机,从而加速新技术的发展。 在遥远的未来,量子计算机有望在合理的时间内破解世界上最复杂的算法,包括 Shor 这一用于整数分解问题的算法,以及可用于破解广泛使用的公钥加密方案 RSA。 量子计算最早诞生于 1980 年代,多年来取得了一些重大进展:最近,有两个系统实现了“量子霸权”,这意味着量子计算机可以做经典计算机不能做的一些事情。 尽管如此,量子计算仍处于起步阶段,一方面量子计算系统在不断进化,另一方面,人们也在不断寻求利用量子计算系统找到对应的应用领域。IBM 量子硬件系统开发总监 Jerry Chow 说: 当今存在的所有系统主要用于探索未来的量子应用,包括用于量子化学的变分量子算法,以及用于机器学习的量子核估计方法。从基准测试和自身性能表征的角度来看,今天部署的系统也很有趣,并且能够理解潜在的噪声源,以改进这些系统的未来迭代。另一方面是探索量子纠错的概念。 不过值得注意的是,即使量子计算机释放了潜力,它们也不会取代今天的计算机。“对于某些类型的计算问题,量子计算显然是一项重要的未来技术。素数分解是众所周知的另一项量子计算远优于经典计算的运算,”D2S 的 Fujimura 说。“在某种程度上,量子计算是经典计算的增强版。在更大范围内,量子计算不会取代经典计算,经典计算更适合我们需要计算的许多任务。” 今天的量子计算机与众不同,类似于巨大的枝形吊灯;这些系统安装在稀释冰箱中,能够保护处理器和其他部件免受外部噪音和热量的影响。该装置将设备冷却到 10 至 15 毫开尔文之间。 IBM 的 Quantum System One 系列量子计算机,图片源自 IBM 量子处理器就是一个量子系统,该处理器包含一些量子位。这些量子位有两种配置,一个量子位门和两个量子位门。假设有一个具有 16 个量子位的量子处理器,量子位排列在二维 4 X 4 阵列中。前三行(从上到下)可能由一个量子位门组成,最后一行可能有两个量子位门。 在经典计算中,将一个数字输入计算机,经过计算函数就会有一个数字输出。但在量子计算机中,处理功能十分复杂。 研究人员在英特尔实验室调整稀释冰箱,图片源自英特尔 “如果你有 'n' 位,你就有 2 的 n 次方的数据量。这是数量呈指数级增长的状态,一次只能处理一个状态。因此,它是指数时间或空间指数,”麻省理工学院 (MIT) 教授威廉奥利弗在视频演示中解释道。“另一方面,量子计算机可以将这 2 的 n 次方个不同的组件同时放入一个叠加态。这就是我们在量子计算机中看到的指数级加速的基础。” 量子计算机还有其他优点。“为了使量子计算机的能力加倍,你只需要增加一个量子比特。它是指数级的。为了让量子计算机在摩尔定律方面跟上经典计算机,他们只需要每 24 个月增加一个量子比特,”Moor Insights & Strategy 的分析师 Paul Smith-Goodson 说。 不过,上述情况都处于理想状态下;实际操作中,存在一些阻碍量子计算发挥其全部潜力的因素。 据 IBM 称,由于噪声,量子比特通常会在 100 微秒内失去其特性。这就是为什么量子比特必须在极冷的环境中运行。“量子比特对它们的环境非常敏感,”美国晶圆探针公司 FormFactor 的 Leong 说。“在非常寒冷或低温的环境中使量子比特环境安静是至关重要的。” 此外,噪声还会导致量子比特出错,正因如此,量子计算机需要纠错。 最重要的是,业界需要扩展具有数千个量子比特的量子计算机,目前的状态与这个数字相差甚远。 总而言之,量子计算需要一些突破。“对于整个领域,我们需要让量子比特比我们今天制造的更好,”英特尔的克拉克说。“对我来说,最大的挑战是如何连接它们。每个量子比特都需要自己的电线和控制箱。在 50 或 60 个量子比特状态下,有效控制较容易,但数量达到一百万个时,就不能很好地工作。” 制造高良率的量子比特也很关键,Onto Innovation 和其他公司正在围绕该技术开发计量控制系统。 “现在,我们已经对一些晶圆或试样进行了测量,"Onto 高级副总裁 Kevin Heidrich 表示:“量子领域大多数基础技术背后的关键是利用为经典计算开发的制造技术。然而,许多人正在调整设备、设计和集成,以启用量子/量子位设备。我们的主要工作是使精确和特征化的设备能够实现各种形式的量子计算,例如光子或自旋量子位。我们的重点是提供计量解决方案,使我们的开发合作伙伴能够最好地描述其早期设备的特性,包括精确的侧壁控制、材料厚度和接口质量等。” 超导量子比特进展最大,中国科学技术大学领跑 根据《量子计算报告》(the Quantum Computing Report),如今有 98 个单位在研究量子计算机或量子位,其中,企业正在开发的量子位类型包括离子阱(Ion trap)、中性原子(Neutral Atoms)、光子学( photonics)、硅自旋(Silicon Spin)、超导和拓扑( topological)。 值得一提的是,以上每种类型都有各自的优点和缺点,现在比较哪种技术更好,还为时过早。 “我们真的不知道哪种技术将成为构建大规模容错机器计划的正确技术。一些公司有五年路线图,可以让他们拥有足够的量子位来做一些真正有意义的事情。”来自分析机构 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 说:“在安装基数上,IBM 拥有大量机器,它有超过 20 台的量子计算机,且没有人能与之匹敌。它围绕着这些量子计算机建立了一个庞大的生态系统,很多大学与公司都与其进行合作。” 到目前为止,超导量子位取得的进展最大。在这一类别中,D-Wave 公司通过使用量子退火(quantum annealing,一种解决优化问题的技术)获得了关注。例如,如果你遇到一个组合型问题,量子退火系统可以从众多组合中搜寻到最佳的那一个——目前这些能力已经在某种程度上得以证明。 大部分真正在量子计算机市场上活跃的,是超级计算量子比特。Google、IBM、Intel、MIT、Rigetti、USTC 和许多其他公司都在这一领域开发产品。 超导量子位围绕约瑟夫森结( Josephson junction)构建,约瑟夫森结又被称为超导隧道结,通常是由两个超导体构成,被一个非常薄的非超导电层隔开,在操作中,电子会配对并穿过约瑟夫森结。 2014 年,IBM 展示了一个 3 比特的设备;到今天,IBM 出售的量子计算机已经达到 65 比特。最新的量子计算报告显示,在超导领域 IBM 的整体量子比特数仍处于行业领先地位。 而在非正式排名中,第一位由中国科学技术大学保持,有 66 个量子比特;IBM 紧随其后,拥有 65 个量子位,其次是谷歌,拥有 53 个量子位,英特尔(49)和 Rigetti(32)。 当然,量子比特数并不是构建量子计算机的唯一要素 ,还必须具有相对较长的相干时间(coherence times)和门控保真度(gate fidelities)。“量子比特和量子处理器是量子硬件的核心部分,”IBM 的 Chow 说。“要构建量子计算机或量子计算系统,我们不仅需要量子硬件,还需要控制电子设备、经典计算单元和运行量子计算程序的软件。” 在这方面,IBM 提供了 一种开源量子软件开发工具包 Qiskit。“我们的目标是让开发者社区广泛参与并建设量子生态系统,将量子计算机作为用户研究和业务的基本工具,”Chow 说。 业界同样需要具有数千个量子位的系统,虽然厂商们在这方面还有很长的路要走,但这个结果是可期的。 2019 年,谷歌的 53 量子位处理器 Sycamore 在 200 秒内完成了一次计算任务。谷歌声称,一台超级计算机完成同样的任务需要大约 10000 年的时间。 紧接着,2021 年 6 月,中国科技大学发表了一篇关于 66 量子位超导量子处理器“祖冲之”的论文。在计算中,中国科技大学使用了 56 个量子位,其执行任务的速度比谷歌的 53 量子位处理器快 2 到 3 倍。 中国科技大学教授潘建伟在一篇论文中表示:“我们预计,这种大规模、高性能的量子处理器可以让我们在不久的将来能够在经典计算机之外寻求有价值的量子应用。” 这些来自中国和其他地方的结果有待进一步讨论。很多企业和机构不使用任何基准来报告他们的结果,包括能够表达量子计算机有效性的指标——量子体积。 “这一切都不仅仅取决于量子比特。我们不知道这些系统中有多少能正常工作,如果没有纠错功能以及没有明确的目标,你能添加你所用想要的量子比特,但它永远不会变得更强大,”来自 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 说。 除了中科大,超导量子比特在其他单位也得到发展: Rigetti 推出了多芯片量子处理器,预计今年年底实现 80 量子位系统。 今年年底,IBM 将发布 Eagle,一款 127 量子比特的量子处理器。此外,IBM 正在开发预计 2022 年推出的 433 量子位处理器,以及预计 2023 年推出的 1121 量子位设备。 谷歌找到了一种降低量子比特错误率的方法,它还计划到 2029 年开发出 100 万个量子位处理器。 离子阱量子比特领域,IonQ 位居第一 离子阱量子位是另一种有前途的技术。 对于离子阱来说,离子(带电原子或分子)是量子处理器的核心。据该技术的开发商 IonQ 称,这一技术用捕获的离子来充当纠缠的量子位,完成从初始准备到最终读出的所有工作。 根据量子计算报告,在离子阱中,IonQ 以 32 个量子比特领先,其次是 AQT (24)、霍尼韦尔 (10) 等。 在研发方面,桑迪亚国家实验室正在开发 QSCOUT,这是一种基于离子阱量子位的量子计算机测试平台。QSCOUT 是一个 3 量子比特系统。随着时间的推移,桑迪亚计划将该系统扩展到 32 量子比特。 通过 QSCOUT,桑迪亚国家实验室为最终用户了提供一个开放访问计划。“用户不仅可以指定他们想要应用哪些门(每个电路由许多门组成)以及何时应用,而且他们还可以指定门本身是如何实现的,因为有很多方法可以实现相同的结果。这些工具使用户能够深入了解量子计算机在实践中的工作方式,以帮助我们找出构建更好计算机的最佳方法,”桑迪亚的物理学家兼 QSCOUT 负责人苏珊·克拉克 (Susan Clark) 说。 “由于我们是一个测试平台系统,我们机器上运行的代码是由用户生成的,用户们对在量子计算机上运行的内容有很多想法,”克拉克说。“32 量子比特依旧足够小,完全可以在经典计算机上进行模拟,所以构建较小系统的目的不是为了做经典计算机无法做的事情。” 克拉克提出了构建较小系统的两个重要原因: 研究如何将问题映射到量子计算机上,这是在未来更大的系统(量子化学、量子系统模拟)上实现最佳性能的最佳方式; 了解能够让量子计算机更好地运行的技术,以便应用于更大的机器。 与超导量子比特市场一样,离子阱也出现了一波热潮。例如,霍尼韦尔正在剥离其量子计算部门,并将与剑桥量子计算部门合并——霍尼韦尔还展示了实时纠正量子错误的能力。 与此同时,IonQ 的客户可以通过谷歌的云服务购买其量子计算机的使用权。 英特尔的硅自旋量子,有望打造最小的量子芯片 硅自旋量子位也很有前途。 Leti、英特尔、Imec 和其他公司正在研究这项技术,根据《量子计算报告》,英特尔以 26 个量子位暂时领先。 “我们在这里做的是制造单电子晶体管,”英特尔的克拉克说。“我们正在制造一种晶体管,通道中只有一个电子。该单个电子可以向上旋转或向下旋转,向上和向下旋转分别代表 '0' 和 '1'。” 关键是让电子进入叠加态。“当电子旋转一圈时,它就是一个量子位,”克拉克说。“如果你有两个彼此靠近的电子,或者其中两个自旋量子位,那么你就可以开始执行操作了,可以开始使用量子纠缠了。” 硅自旋量子位有一些优势。“英特尔的自旋量子位的体积比采用其他一些量子位技术小一百万倍,”克拉克说。“未来我们将需要 10万 到 100 万个量子位。当我设想未来的量子芯片会是什么样子时,它看起来会与我们的当下的处理器相似。” 此外,自旋量子位使用的一些工艺与工具与半导体晶圆厂中的相同,且这些过程不涉及前沿节点。“我们的很多创新更多地来自我们使用的材料,而不是图案化技术的能力,”克拉克说。 放置在铅笔橡皮擦尖端的自旋量子位芯片,图片源自Walden Kirsch/Intel 硅自旋量子位的市场也非常热闹: 英特尔推出了第二代低温控制芯片 Horse Ridge II。该设备将量子计算机操作的控制功能引入低温冰箱,可以简化量子系统控制布线的复杂性。 CEA-Leti 开发了一种内插器,可以集成用于量子计算的设备,即内插器连接量子位和控制芯片。 Imec 在 300 毫米集成工艺中设计了具有可调耦合的均匀自旋量子位器件。 英特尔和 FormFactor 分别开发了冷冻探测器,这些系统在低温下表征量子位。 写在后面 在上述量子位类型之外,还有更多的探索空间。 “在光学领域,人们正在使用光粒子,这看起来是一个很有前途的技术,”来自 Moor Insights & Strategy 的 Smith-Goodson 说。 目前尚不清楚随着时间的推移哪些技术会占上风,即便是光粒子也是如此。或许更大的问题在于,未来的量子计算是否真的会像如今媒体宣传里那样发挥作用。 不过值得注意的是,很多国家和公司都在这项技术上下了很大的赌注——至少目前,一切相关的动态都值得关注。雷锋网雷锋网 雷锋网编译,原文来自 Semiconductor Engineering 原文章作者:雷锋网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 干萌阳 2021-8-3 09:49
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  • 量子计算战争:一场国家实力和技术路线的双重对抗
    雷锋网按:在人类计算技术的飞速发展中,量子计算越来越受到重视。实际上,它不仅仅是相关企业保持其核心竞争力和前沿技术能力的重要领域,也是国家之间相互竞争的重要科技领地;目前在这个领域已经出现了不少选手,它们都实力强劲,且选择了不同的技术路线,形成了蔚为大观的 "量子计算战争"。围绕这一话题,外媒作者 MARK LAPEDUS 进行了全面而深入的解读,雷锋网对本文进行了不改变原意的编译。 量子计算正在升温,越来越多的企业竞相对量子计算技术进行基准测试、巩固,意在将其商业化。 截至 2021 年 7 月,一个来自中国的团队在原始性能方面似乎已经处于领先地位,谷歌、IBM、英特尔和其他量子计算机开发商也不甘落后,且已经研发出第一波量子计算机。 不过,所有这些都可能在一夜之间改变,这些系统仍处于发展初期,尚未运行任何有用的商业应用——宣布量子计算的赢家,还为时过早。 了不起的量子计算 到目前为止,量子计算确实取得了显著进展,并同超级计算机区分开来。 在经典计算中,信息以位存储,可以是“0”或“1”。在量子计算中,信息存储在量子位或量子比特(Quantum bits, or Qubits)中,可以以“0”或“1”或两者的组合形式存在,叠加态使量子计算机能够一次执行多项计算,使其性能优于传统系统。 不过这项技术面临着许多挑战,许多行业专家认为:这些系统距离实用还有十年的时间。 然而,这并没有让公司、政府、研发组织和大学放弃相关技术的研发,它们依旧向这个领域投入数十亿美元。如果这些技术得以实现,可以加速新化学、药物和材料的开发,还可以破解任何加密系统,能够为公司和国家提供竞争优势。 因此,研发量子计算技术成为许多国家科技发展的重中之重。 “量子计算处于国家计划的前沿,” FormFactor 高级副总裁 Amy Leong 说。“这一领域已经宣布了超过 200 亿美元的投资,涉及 15 个国家或地区。像美国和中国这样的地缘政治强国,肯定在争夺量子霸权的竞赛中处于领先地位,其次是来自欧洲和亚洲的许多其他国家。” 中国科学技术大学 (USTC) 于 2021 年 6 月取得了重大进展,展示了研究人员声称的世界上最快的量子计算处理器,超过了自 2019 年以来谷歌 53 量子位设备保持的非官方记录。中国科技大学的 66-量子位处理器在 1.2 小时内完成了一项复杂的计算——如果采用如今的超级计算机,这项计算需要 8 年才能完成。 “当我查看第一批应用时,我意识到我们需要数千个甚至十万个量子位来做一些有用的事情。”英特尔量子硬件总监詹姆斯克拉克(James Clarke)说:“我们今天达到了 50 到 60 个量子位,还需要更多时间才能达到 100 万个量子比特——而这对于密码学来说,是非常必要的。” 与此同时,量子技术还有多个分支阵营。 实际上,厂商们正在开发基于一系列技术的十几种量子位,例如超导(Superconducting qubits)、离子阱(Ion traps)和硅自旋(Silicon qubits),每个阵营的厂商都声称它们的技术是卓越的,并将实现实用的量子计算机。 根据 Hyperion Research 的数据,量子计算机的市场预计将从 2020 年的 3.2 亿美元增长到 2024 年的 8.3 亿美元。 超越经典计算但无法替代 从历史的发展进程来看,计算领域取得了巨大进步。 1945 年,宾夕法尼亚大学开发出第一台通用电子数字计算机 ENIAC,它使用真空管控制电子来处理数据,每秒可执行 5000 次加法计算。 1947 年,晶体管的出现改变了一切;从 20 世纪 50 年代开始,晶体管取代了许多系统中的真空管,计算机速度更快。 1964 年,现已解散的 Control Data 公司推出了 CDC 6600,这是世界上第一台超级计算机——CDC 6600 以晶体管为基础,集成了一个具有 2 MIPS( Million Instructions Per Second) 性能的 60 位处理器。 发展到今天,智能手机比早期的计算机更快。以 iPhone 12 为例,它采用了基于台积电 5nm 工艺的 A14 处理器,A14 包含 118 亿个晶体管,具有 6 核 CPU 和 16 核神经引擎,每秒可进行 11 万亿次操作。 在高性能计算方面,来自日本的富岳(Fugaku)超级计算机在 2021 年保持了其作为世界上最快超级计算机的地位。富岳由日本理化研究所(Riken) 和日本信息通信技术企业富士通(Fujitsu)构建,它采用基于 Arm 架构的 A64FX 处理器,拥有 7630848 个内核,可实现每秒 442 petaflops (petaflop 即每秒执行 1 千万亿次浮点运算)的性能。 目前,富岳正处于运行状态,并被用于各种研究项目。“富岳首次使用了在大型服务器的通用 CPU 中所应用的技术,例如 7nm 工艺技术、封装集成 HBM2、TB 级流媒体功能和片上嵌入式高性能网络,”Riken 计算科学中心主任 Satoshi Matsuoka 在 2021 年 VLSI 技术和电路研讨会上的一篇论文中写道。 “我们已经进入千万亿次浮点运算的时代,”美国光刻工具公司 D2S 首席执行官 Aki Fujimura 说。“全球有许多研究计算机正在接近百亿亿次计算(1000 petaflops)。十年之后,我们将拥有许多百亿亿浮点运算级别的计算机。” 事实上,业界需要更多的计算能力来解决生物技术、国防、材料科学、医学、物理学和天气预报方面当前和未来的问题。 “我们需要以相同的价格提供更强的计算能力,需要解决的问题越来越难,我们在服务上面临的问题也越来越多,” Fujimura 说。 当然,在传统计算持续进步的同时,业界也积极发展量子计算——理论上,这些基于量子计算的新系统有望超越当今的超级计算机,从而加速新技术的发展。 在遥远的未来,量子计算机有望在合理的时间内破解世界上最复杂的算法,包括 Shor 这一用于整数分解问题的算法,以及可用于破解广泛使用的公钥加密方案 RSA。 量子计算最早诞生于 1980 年代,多年来取得了一些重大进展:最近,有两个系统实现了“量子霸权”,这意味着量子计算机可以做经典计算机不能做的一些事情。 尽管如此,量子计算仍处于起步阶段,一方面量子计算系统在不断进化,另一方面,人们也在不断寻求利用量子计算系统找到对应的应用领域。IBM 量子硬件系统开发总监 Jerry Chow 说: 当今存在的所有系统主要用于探索未来的量子应用,包括用于量子化学的变分量子算法,以及用于机器学习的量子核估计方法。从基准测试和自身性能表征的角度来看,今天部署的系统也很有趣,并且能够理解潜在的噪声源,以改进这些系统的未来迭代。另一方面是探索量子纠错的概念。 不过值得注意的是,即使量子计算机释放了潜力,它们也不会取代今天的计算机。“对于某些类型的计算问题,量子计算显然是一项重要的未来技术。素数分解是众所周知的另一项量子计算远优于经典计算的运算,”D2S 的 Fujimura 说。“在某种程度上,量子计算是经典计算的增强版。在更大范围内,量子计算不会取代经典计算,经典计算更适合我们需要计算的许多任务。” 今天的量子计算机与众不同,类似于巨大的枝形吊灯;这些系统安装在稀释冰箱中,能够保护处理器和其他部件免受外部噪音和热量的影响。该装置将设备冷却到 10 至 15 毫开尔文之间。 IBM 的 Quantum System One 系列量子计算机,图片源自 IBM 量子处理器就是一个量子系统,该处理器包含一些量子位。这些量子位有两种配置,一个量子位门和两个量子位门。假设有一个具有 16 个量子位的量子处理器,量子位排列在二维 4 X 4 阵列中。前三行(从上到下)可能由一个量子位门组成,最后一行可能有两个量子位门。 在经典计算中,将一个数字输入计算机,经过计算函数就会有一个数字输出。但在量子计算机中,处理功能十分复杂。 研究人员在英特尔实验室调整稀释冰箱,图片源自英特尔 “如果你有 'n' 位,你就有 2 的 n 次方的数据量。这是数量呈指数级增长的状态,一次只能处理一个状态。因此,它是指数时间或空间指数,”麻省理工学院 (MIT) 教授威廉奥利弗在视频演示中解释道。“另一方面,量子计算机可以将这 2 的 n 次方个不同的组件同时放入一个叠加态。这就是我们在量子计算机中看到的指数级加速的基础。” 量子计算机还有其他优点。“为了使量子计算机的能力加倍,你只需要增加一个量子比特。它是指数级的。为了让量子计算机在摩尔定律方面跟上经典计算机,他们只需要每 24 个月增加一个量子比特,”Moor Insights & Strategy 的分析师 Paul Smith-Goodson 说。 不过,上述情况都处于理想状态下;实际操作中,存在一些阻碍量子计算发挥其全部潜力的因素。 据 IBM 称,由于噪声,量子比特通常会在 100 微秒内失去其特性。这就是为什么量子比特必须在极冷的环境中运行。“量子比特对它们的环境非常敏感,”美国晶圆探针公司 FormFactor 的 Leong 说。“在非常寒冷或低温的环境中使量子比特环境安静是至关重要的。” 此外,噪声还会导致量子比特出错,正因如此,量子计算机需要纠错。 最重要的是,业界需要扩展具有数千个量子比特的量子计算机,目前的状态与这个数字相差甚远。 总而言之,量子计算需要一些突破。“对于整个领域,我们需要让量子比特比我们今天制造的更好,”英特尔的克拉克说。“对我来说,最大的挑战是如何连接它们。每个量子比特都需要自己的电线和控制箱。在 50 或 60 个量子比特状态下,有效控制较容易,但数量达到一百万个时,就不能很好地工作。” 制造高良率的量子比特也很关键,Onto Innovation 和其他公司正在围绕该技术开发计量控制系统。 “现在,我们已经对一些晶圆或试样进行了测量,"Onto 高级副总裁 Kevin Heidrich 表示:“量子领域大多数基础技术背后的关键是利用为经典计算开发的制造技术。然而,许多人正在调整设备、设计和集成,以启用量子/量子位设备。我们的主要工作是使精确和特征化的设备能够实现各种形式的量子计算,例如光子或自旋量子位。我们的重点是提供计量解决方案,使我们的开发合作伙伴能够最好地描述其早期设备的特性,包括精确的侧壁控制、材料厚度和接口质量等。” 超导量子比特进展最大,中国科学技术大学领跑 根据《量子计算报告》(the Quantum Computing Report),如今有 98 个单位在研究量子计算机或量子位,其中,企业正在开发的量子位类型包括离子阱(Ion trap)、中性原子(Neutral Atoms)、光子学( photonics)、硅自旋(Silicon Spin)、超导和拓扑( topological)。 值得一提的是,以上每种类型都有各自的优点和缺点,现在比较哪种技术更好,还为时过早。 “我们真的不知道哪种技术将成为构建大规模容错机器计划的正确技术。一些公司有五年路线图,可以让他们拥有足够的量子位来做一些真正有意义的事情。” 来自分析机构 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 说:“在安装基数上,IBM 拥有大量机器,它有超过 20 台的量子计算机,且没有人能与之匹敌。它围绕着这些量子计算机建立了一个庞大的生态系统,很多大学与公司都与其进行合作。” 到目前为止,超导量子位取得的进展最大。在这一类别中,D-Wave 公司通过使用量子退火(quantum annealing,一种解决优化问题的技术)获得了关注。例如,如果你遇到一个组合型问题,量子退火系统可以从众多组合中搜寻到最佳的那一个——目前这些能力已经在某种程度上得以证明。 大部分真正在量子计算机市场上活跃的,是超级计算量子比特。Google、IBM、Intel、MIT、Rigetti、USTC 和许多其他公司都在这一领域开发产品。 超导量子位围绕约瑟夫森结( Josephson junction)构建,约瑟夫森结又被称为超导隧道结,通常是由两个超导体构成,被一个非常薄的非超导电层隔开,在操作中,电子会配对并穿过约瑟夫森结。 2014 年,IBM 展示了一个 3 比特的设备;到今天,IBM 出售的量子计算机已经达到 65 比特。最新的量子计算报告显示,在超导领域 IBM 的整体量子比特数仍处于行业领先地位。 而在非正式排名中,第一位由中国科学技术大学保持,有 66 个量子比特;IBM 紧随其后,拥有 65 个量子位,其次是谷歌,拥有 53 个量子位,英特尔(49)和 Rigetti(32)。 当然,量子比特数并不是构建量子计算机的唯一要素 ,还必须具有相对较长的相干时间(coherence times)和门控保真度(gate fidelities)。“量子比特和量子处理器是量子硬件的核心部分,”IBM 的 Chow 说。“要构建量子计算机或量子计算系统,我们不仅需要量子硬件,还需要控制电子设备、经典计算单元和运行量子计算程序的软件。” 在这方面,IBM 提供了 一种开源量子软件开发工具包 Qiskit。“我们的目标是让开发者社区广泛参与并建设量子生态系统,将量子计算机作为用户研究和业务的基本工具,”Chow 说。 业界同样需要具有数千个量子位的系统,虽然厂商们在这方面还有很长的路要走,但这个结果是可期的。 2019 年,谷歌的 53 量子位处理器 Sycamore 在 200 秒内完成了一次计算任务。谷歌声称,一台超级计算机完成同样的任务需要大约 10000 年的时间。 紧接着,2021 年 6 月,中国科技大学发表了一篇关于 66 量子位超导量子处理器“祖冲之”的论文。在计算中,中国科技大学使用了 56 个量子位,其执行任务的速度比谷歌的 53 量子位处理器快 2 到 3 倍。 中国科技大学教授潘建伟在一篇论文中表示:“我们预计,这种大规模、高性能的量子处理器可以让我们在不久的将来能够在经典计算机之外寻求有价值的量子应用。” 这些来自中国和其他地方的结果有待进一步讨论。很多企业和机构不使用任何基准来报告他们的结果,包括能够表达量子计算机有效性的指标——量子体积。 “这一切都不仅仅取决于量子比特。我们不知道这些系统中有多少能正常工作,如果没有纠错功能以及没有明确的目标,你能添加你所用想要的量子比特,但它永远不会变得更强大,”来自 Moor Insights & Strategy 的 Smith Goodson 说。 除了中科大,超导量子比特在其他单位也得到发展: Rigetti 推出了多芯片量子处理器,预计今年年底实现 80 量子位系统。 今年年底,IBM 将发布 Eagle,一款 127 量子比特的量子处理器。此外,IBM 正在开发预计 2022 年推出的 433 量子位处理器,以及预计 2023 年推出的 1121 量子位设备。 谷歌找到了一种降低量子比特错误率的方法,它还计划到 2029 年开发出 100 万个量子位处理器。 离子阱量子比特领域,IonQ 位居第一 离子阱量子位是另一种有前途的技术。 对于离子阱来说,离子(带电原子或分子)是量子处理器的核心。据该技术的开发商 IonQ 称,这一技术用捕获的离子来充当纠缠的量子位,完成从初始准备到最终读出的所有工作。 根据量子计算报告,在离子阱中,IonQ 以 32 个量子比特领先,其次是 AQT (24)、霍尼韦尔 (10) 等。 在研发方面,桑迪亚国家实验室正在开发 QSCOUT,这是一种基于离子阱量子位的量子计算机测试平台。QSCOUT 是一个 3 量子比特系统。随着时间的推移,桑迪亚计划将该系统扩展到 32 量子比特。 通过 QSCOUT,桑迪亚国家实验室为最终用户了提供一个开放访问计划。“用户不仅可以指定他们想要应用哪些门(每个电路由许多门组成)以及何时应用,而且他们还可以指定门本身是如何实现的,因为有很多方法可以实现相同的结果。这些工具使用户能够深入了解量子计算机在实践中的工作方式,以帮助我们找出构建更好计算机的最佳方法,”桑迪亚的物理学家兼 QSCOUT 负责人苏珊·克拉克 (Susan Clark) 说。 “由于我们是一个测试平台系统,我们机器上运行的代码是由用户生成的,用户们对在量子计算机上运行的内容有很多想法,”克拉克说。“32 量子比特依旧足够小,完全可以在经典计算机上进行模拟,所以构建较小系统的目的不是为了做经典计算机无法做的事情。” 克拉克提出了构建较小系统的两个重要原因: 研究如何将问题映射到量子计算机上,这是在未来更大的系统(量子化学、量子系统模拟)上实现最佳性能的最佳方式; 了解能够让量子计算机更好地运行的技术,以便应用于更大的机器。 与超导量子比特市场一样,离子阱也出现了一波热潮。例如,霍尼韦尔正在剥离其量子计算部门,并将与剑桥量子计算部门合并——霍尼韦尔还展示了实时纠正量子错误的能力。 与此同时,IonQ 的客户可以通过谷歌的云服务购买其量子计算机的使用权。 英特尔的硅自旋量子,有望打造最小的量子芯片 硅自旋量子位也很有前途。 Leti、英特尔、Imec 和其他公司正在研究这项技术,根据《量子计算报告》,英特尔以 26 个量子位暂时领先。 “我们在这里做的是制造单电子晶体管,”英特尔的克拉克说。“我们正在制造一种晶体管,通道中只有一个电子。该单个电子可以向上旋转或向下旋转,向上和向下旋转分别代表 '0' 和 '1'。” 关键是让电子进入叠加态。“当电子旋转一圈时,它就是一个量子位,”克拉克说。“如果你有两个彼此靠近的电子,或者其中两个自旋量子位,那么你就可以开始执行操作了,可以开始使用量子纠缠了。” 硅自旋量子位有一些优势。“英特尔的自旋量子位的体积比采用其他一些量子位技术小一百万倍,”克拉克说。“未来我们将需要 10万 到 100 万个量子位。当我设想未来的量子芯片会是什么样子时,它看起来会与我们的当下的处理器相似。” 此外,自旋量子位使用的一些工艺与工具与半导体晶圆厂中的相同,且这些过程不涉及前沿节点。“我们的很多创新更多地来自我们使用的材料,而不是图案化技术的能力,”克拉克说。 放置在铅笔橡皮擦尖端的自旋量子位芯片,图片源自Walden Kirsch/Intel 硅自旋量子位的市场也非常热闹: 英特尔推出了第二代低温控制芯片 Horse Ridge II。该设备将量子计算机操作的控制功能引入低温冰箱,可以简化量子系统控制布线的复杂性。 CEA-Leti 开发了一种内插器,可以集成用于量子计算的设备,即内插器连接量子位和控制芯片。 Imec 在 300 毫米集成工艺中设计了具有可调耦合的均匀自旋量子位器件。 英特尔和 FormFactor 分别开发了冷冻探测器,这些系统在低温下表征量子位。 写在后面 在上述量子位类型之外,还有更多的探索空间。 “在光学领域,人们正在使用光粒子,这看起来是一个很有前途的技术,”来自 Moor Insights & Strategy 的 Smith-Goodson 说。 目前尚不清楚随着时间的推移哪些技术会占上风,即便是光粒子也是如此。或许更大的问题在于,未来的量子计算是否真的会像如今媒体宣传里那样发挥作用。 不过值得注意的是,很多国家和公司都在这项技术上下了很大的赌注——至少目前,一切相关的动态都值得关注。雷锋网雷锋网 雷锋网编译,原文来自 Semiconductor Engineering 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 大覃神 2021-8-3 08:20
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  • 美国量子计算独角兽IonQ 宣布通过SPAC 上市,全球首只量子计算股...
    美国量子计算初创公司 IonQ 宣布,该公司已与特殊目的公司(SPAC)dMY Technology Group III 签订并购协议。交易完成后,IonQ 将通过 SPAC 方式在纽约证券交易所挂牌上市,股票代码为 " IONQ",预计合并后的公司市值将达到 20 亿美元左右。 SPAC 是美国资本市场特有的一种上市公司形式,通过一个上市平台(SPAC 壳公司)与目标公司进行合并,即可快速成为美国主板上市公司,并同时获得 SPAC 的资金。SPAC 上市集中了直接上市、海外并购、反向收购、私募等特征于一体,与传统 IPO 相比,SPAC 可以极大缩短企业上市的成本和时间。(详见钛媒体前文:《商业航天进入 SPAC 上市潮》) IonQ 表示,此次交易交易将需要获得 SEC 和 SPAC 公司股东的批准,并购后总收益将达到 6.5 亿美元,其中包括富达、现代、起亚等公司 3.5 亿美元的 PIPE 投资。 若顺利完成并购,IonQ 将成为全球第一家在二级市场交易的纯量子计算公司(注:纯量子计算指 IonQ 专做量子计算单一业务,英文为 Pure-Play Quantum Computing Company)。 IonQ 公司成立于 2015 年,总部位于美国马里兰州大学公园市,科研团队孵化自美国马里兰大学和杜克大学。联合创始人兼 CTO Jusang Kim(金正尚)是杜克大学的电气与计算机工程系以及物理学的教授,专攻量子计算。目前 IonQ 正基于离子阱技术路线,开发包括软件和硬件在内的全栈量子计算产品。 IonQ 拥有大约 60 名员工,此外还聘请了曾领导谷歌量子计算软件团队的 Dave Bacon 担任公司软件副总裁。 从技术上来说,量子计算方向是目前国际竞争最为激烈的领域,主要产品为量子计算机。相比于经典计算机,算力上被认为具有颠覆性,短期主要在军事、数字安全、生物制药、化工、能源等领域应用,其研发难度最高,商业化周期最长。 量子计算机的目标是利用量子物理学的力量,在一秒钟的时间内从大量的可能性中筛选出一个可能解决方案。这项技术可以加快与金融、药物和材料发现、人工智能等相关的计算速度,并破解许多用于保护互联网安全的防御系统。 根据 BCG 预测,到 2030 年,量子计算的应用市场规模有望达到 500 多亿美元,量子计算机或将在成千上万的新应用程序中创造价值,发展空间广阔。 这一方向,国内已有本源量子、阿里达摩院量子实验室团队等,国外公司包括 Google、IBM、微软、Intel、Honeywell 等大公司,及 D-wave、Rigetti 等创业公司。 市场上的第一批量子计算机来自 IBM,谷歌和 Rigetti 等公司,他们在硅芯片上创造超导量子计算机,这些计算机被冷却到接近绝对零度,据说这种方法受益于半导体行业的成熟制造技术。但 IonQ 认为,固态量子计算机是不稳定且容易出错的,这样的量子比特很难获得提升,离子阱技术则可以解决这样的问题。 2018 年 12 月,IonQ 宣布成功建造了两台离子阱量子计算机,声称已实现 79 量子比特创纪录性能,并能够在稳定的常温环境下进行编程。 在软件方面,IonQ 在描述其量子计算系统的能力时指出,搭载量子计算机的系统以 32 个完美的 qubits1 打破了之前的所有记录,其门错率低到足以实现至少 4000000 的量子量,硬件具有完美的原子时钟量子比特和随机访问的所有门操作,可以高效地进行各种应用的软件编译。 此后,IonQ 开始与这几家采用超导技术路线的量子计算企业展开竞争,利用现有方向展开商业化尝试。外媒报道指,IonQ 研制的量子计算机已在 2019 年起提供给了科研人员。不过,具体客户信息尚未披露。 公司财务数据方面,据 IonQ 提供的信息显示,截至 2020 年,由于其系统正在开发中,IonQ 并未实现预定收入,但净亏损高达 1542.4 万美元;而在 2019 年,该公司实现 20 万美元的收入,净亏损为 892.6 万美元。 IonQ 预计,该公司将在 2026 财年中实现 5.22 亿美元的收入,毛利达到 4.47 亿美元,毛利率达到 85%。 融资方面,自成立以来,IonQ 公司已完成 7.34 亿美元的融资。其中包括计划与 SPAC 公司并购产生的 3 亿美元 PIPE 投资收益;现代汽车公司(Hyundai Motor)投资的 3.5 亿美元风投资金;由比尔 · 盖茨(Bill Gates)领导的投资机构 Breakthrough Energy Ventures、三星、亚马逊等提供的 8400 万美元的风险投资。 本次通过 SPAC 方式 IPO 筹集到的资金,将帮助 IonQ 制造一台大小与 Xbox 游戏机差不多,可以在室温下工作的量子计算机,以及建造可以实现联网的模块化的量子计算机,预计到 2023 年 IonQ 将会完成并发布这两款产品。 在公司财务方面,IonQ 预计到 2026 年将获得 5.22 亿美元的收入,对应的增长幅度超过 10000%,而预计 2021 年的累计收入数字仅为 500 万美元。此外,该公司预计从 2025 年起开始获得正的净收入数字。IonQ 还与亚马逊和微软在云端量子计算应用方面有着广泛的合作关系。 根据并购协议,由高盛公司(Goldman Sachs&Co. LLC)和摩根士丹利(Morgan Stanley&Co. LLC)担任本次交易的财务顾问以及联席保荐人。 来源:钛媒体 林志佳 原文章作者:砍柴网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 采驯 2021-8-3 02:30
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  • 即将到来的量子计算时代,其商业应用价值在哪里?
    量子技术正不断的被人们所知。最近,高盛宣布[1],他们最快可能在五年内引入量子算法为金融工具定价。霍尼韦尔预计[2],量子计算将在未来几十年形成一个价值1万亿美元的产业。 但是,为什么像高盛、宝马、三菱化工、洛克希德·马丁等这样的公司要采取这种飞跃,尤其是在商用量子计算机可能还需要数年时间的情况下? 欲知其中缘由,我们需要知道计算机到底是做什么的。 图1 |量子计算机(来源:quantamagazine) 1. 计算机的核心 从当今的数字技术开始,数字计算机的核心是一台算术机。它不仅使进行数学计算的成本降低,而且对社会产生了巨大的影响。硬件和软件的进步使得各种计算在产品和服务中的应用成为可能。 今天,大家所熟知的汽车、洗碗机以及锅炉等都内置了某种类型的计算机,而且,这还是在尚未使用智能手机和互联网之前就已经应用了的计算。如果没有计算机,人类将永远无法到达月球,也不可能将卫星送入轨道。 这些计算机使用以“位”或字节为单位的二进制信号(代码 1 和 0)来进行编码,当代码越复杂,所需的处理能力就越强,处理时间也就越长。这意味着,尽管计算机从自动驾驶汽车到在国际象棋和围棋中击败大师等计算中已经取得了巨大的进步,但是依旧存在传统计算设备难以应对的任务,即使这些任务分散在数百万台机器上。 图2 | 比特与量子比特(来源:quantamagazine) 2. 计算机面临的关键问题 他们面临的一个特殊问题是一类叫组合数学的计算。这些计算包括找到一个项目的安排,以优化某些目标。随着项目数量的增长,可能安排的数量呈指数增长。为了找到最佳的排列方式,现在的数字计算机基本上必须循环遍历每个排列,以便找到结果,然后确定哪一个最有利于实现目标。 在许多情况下,这可能需要大量的计算(例如,考虑破解密码),如下文所述。组合计算的挑战适用于从金融到制药的许多重要领域,同时,这也是人工智能演进的关键瓶颈。 这就是量子计算机的用武之地。正如经典计算机降低了算术的成本一样,量子计算也同样降低了计算艰巨的组合数学问题的成本。 3. 量子计算的价值 量子计算机(以及量子软件)是基于一个完全不同的世界的运作模型。在经典物理学中,一个物体处于一个明确的状态。在量子力学的世界里,物体只有在观察它们之后才会以明确的状态出现。在观察之前,两个物体的状态以及它们之间的关系是概率问题。 从计算的角度来看,这意味着数据是以不同的方式记录和存储的,即在量子力学的世界里,信息是以非二进制量子比特而不是二进制比特来存储信息,反映了量子世界中的多重状态。这种多重性可以使组合算术的计算速度更快、成本更低。 图3 | 量子线路(来源:quantamagazine) 如果这听起来令人费解,那是因为它确实如此。即便是粒子物理学家也难以理解量子力学及其所描述的亚原子世界的许多非凡特性,这里也不是尝试完整解释的地方。但可以这样说,量子力学在解释自然世界的许多方面比经典物理学做得更好,而且它几乎涵盖了经典物理学产生的所有理论。 在商业计算领域,量子转化为机器和软件,原则上,他们可以做许多传统经典计算机可以做的事情,此外还可以做经典计算机不能做的事,如快速进行组合计算。量子计算的商业应用,在一些重要领域将会是一个大问题。在某些情况下,组合学的重要性已经被认为是这个领域的中心。 4. 量子计算的应用 化学与生物工程 化学和生物工程涉及分子的发现和操纵。这样做涉及亚原子粒子的运动和相互作用。随着分子变得越来越复杂,数量呈指数级增长,这就成为一种组合计算。换句话说,它涉及到量子力学。量子力学的模拟是物理学家费曼最初提出的建立量子计算机的关键动机[3]。 例如,可编程量子计算机已经成功地模拟了简单的化学反应(谷歌成功实现最大规模的化学模拟[4]),为在不久的将来进行越来越复杂的化学模拟铺平了道路。随着量子模拟的可行性不断显现,这有助于预测新分子的特性。 工程师们将能够考虑原本难以建模的分子配置。这种能力意味着量子计算机将在加速目前的材料发现和药物开发工作中发挥重要作用。 网络安全 一千多年来,组合计算一直是加密的核心。Al-Khalil在8世纪的《Book of Cryptographic Messages》中研究了文字的排列和组合。今天的加密依旧建立在组合计算的基础上,强调组合计算本质上是无法管理的假设。 然而,随着量子计算的发展,破解加密变得更加容易,这对数据安全构成了威胁。一个新的行业正在长大,它可以帮助公司为即将出现的网络安全漏洞做好准备。 金融服务 金融是最早拥抱大数据的领域之一。复杂资产(例如股票期权)定价背后的大部分科学都涉及组合计算。例如,当高盛为衍生品定价时,它采用了一种高度计算密集型的计算方法——蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation) ,这种方法根据模拟的市场走势进行预测。 长期以来,计算速度一直是金融市场的一个优势来源(对冲基金在获取价格信息方面力争获得毫秒级的优势)。量子算法可以提高重要金融计算的速度。 复杂的制造 量子计算机可用于获取有关操作故障的大型制造数据集,并将其转化为组合挑战,当与受量子启发的算法配合使用时,可以识别复杂制造过程的哪一部分导致了产品故障事件。对于像微芯片这样的产品,其生产过程可能有数千个步骤,量子计算可以帮助减少代价高昂的故障。 近年来,量子计算能够更快、更便宜地解决大规模组合问题,这一机遇实现了数十亿美元的投资。最大的机会可能是找到更多受益于量子解决方案的新应用,从量子提供的解决方案中受益。正如教授兼企业家Alan Aspuru-Guzik[5]所说: “a role for imagination, intuition, and adventure. Maybe it’s not about how many qubits we have; maybe it’s about how many hackers we have.” 想象力、直觉和冒险都扮演着一定的作用,也许问题不在于我们有多少量子比特,而在于我们有多少黑客。 封面:HBR 引用: [1]https://www.ft.com/content/bbff5dfd-caa3-4481-a111-c79f0d38d486 [2]https://www.honeywell.com/us/en/press/2021/06/honeywell-quantum-solutions-and-cambridge-quantum-computing-will-combine-to-form-worlds-largest-most-advanced-quantum-business [3]https://link.springer.com/article/10.1007/BF02650179 [4]https://www.qtumist.com/post/12231 [5]https://link.springer.com/article/10.1007/BF0265017 #科技快讯##科技圈今日大事件##计算机##晒出黑科技#@量子客 原文章作者:量子客,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-3
    最后回复 周映雪 2021-8-3 01:20
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  • 本源量子受邀出席建行集团投资交流会
    7月29日,建行集团在总行大楼602会议室召开建行集团私募股权基金投资交流会,本源量子应邀出席本次活动。大会旨在进一步聚焦战略性新兴产业,精准对接优质投资项目。 活动现场 中国建设银行总行副行长王浩、各相关部门、子公司负责人,安徽省分行副行长杨学军,安徽省分行投行部总经理周兵等出席活动。本源量子董事会秘书、副总裁赵雪娇女士出席交流会并做项目汇报,市场部经理汪波陪同。 赵雪娇副总裁做汇报 会上,赵雪娇副总裁从量子计算发展背景、国际量子金融动向、本源成果展示及企业融资状况四个方面进行了详细介绍,并与建设银行总行、建信投资、建信信托等负责人进行了深入交流,对投资者关心的量子计算产业落地、量子计算技术路线、量子计算核心优势等问题作出了详细解答。 建行总行副行长王浩表示,今年8月份一定要亲自带队参观考察本源量子企业,进一步体会量子计算魅力。 建行总行王浩副行长提问交流 建银国际代表提问交流 本源量子作为国内量子计算龙头企业,专注于量子计算全栈式开发,拥有知识产权成果四百余项,量子计算专利排名全球第七、国内第一,率先发起国内量子计算产业联盟OQIA(Origin Quantum Industry Alliance),在金融工程、生物医药、人工智能、大数据等行业深入探索量子计算应用,取得骄人成果。 在量子金融方向,今年2月,本源量子已与建信金融科技有限责任公司联合成立国内首个量子金融实验室,围绕量子金融应用基地、量子金融算法开发以及量子计算中心建设等方面展开全方位深入的合作,推动量子生态的构建及其与金融产业的协同发展,目前双方已开发上线量子期权定价、VaR值应用两款量子金融产品。 同年4月,本源量子携手建银国际、东方证券、中金资本、银联商务、中国民生银行等多家金融企业、机构率先成立国内首个量子金融行业应用生态联盟,联盟成员将以市场导向和产业需求为指引,推进量子计算在金融场景的应用开发和探索。与此同时,本源正加速与更多金融企业、机构建立合作,协同创新,共同推动国内量子金融发展。 本源量子业务版图 通过本次投资交流会,建行集团各部门、直属机构等各方深入了解了量子计算发展现状,给予本源量子计算发展肯定,坚定了双方合作信心,标志着本源量子在量子金融方向躬身探索、砥砺前行,紧随国际脚步。 原文章作者:本源量子计算,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-8-2
    最后回复 捆慌锲 2021-8-2 23:31
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