2017轉折之年：量子計算機將從實驗室走進現實

]學術頂刊 Nature 刊文，以《2017年將是量子計算機從實驗室走進現實》為題，梳理過去一年量子計算機相關進展，并預計2017年該領域值得期待的突破。

量子計算長期以來都被認為是20年以后才會實現的技術。但是，2017可能是這領域改變其“僅限于研究”的印象的一年。

計算領域的巨頭谷歌和微軟最近聘請了大量的重要人物，并且為剛開始2017年設置了一些具有挑戰(zhàn)性的目標。他們的野心反映了一個廣泛的現象：量子計算正在從純粹的科學轉變到工程建造。初創(chuàng)企業(yè)和學術研究實驗室中也遇到了類似的情況。

“人們是真的在建設一些東西”,馬里蘭大學物理學家Christopher Monroe說，“我從來沒見到過這樣的現象，它（量子計算）已經不僅僅是科學研究了?！盋hristopher 同時是初創(chuàng)企業(yè)IonQ的聯合創(chuàng)始人，這家企業(yè)創(chuàng)建于2015年。

谷歌距離通用的量子計算機又前進了一步

谷歌在2014年開始研究基于超導超導的量子計算機。谷歌希望在今年，或者稍晚一些的時候，能夠超越最強大的“傳統”計算機所能做到的計算能力，這一里程碑式的成就被命名為量子霸業(yè)。谷歌的競爭對手--微軟，把賭注壓在了一個非常吸引人但是還未經驗證的概念--拓撲量子計算上，并希望成為首個展示這一技術的公司。

量子計算初創(chuàng)企業(yè)也是一片火熱的景象。 Monroe計劃在2017年年初啟動招聘。耶魯大學的物理學家、初創(chuàng)企業(yè)Quantum Circuits 的聯合創(chuàng)始人Robert Schoelkopf 以及IBM 應用物理學家、Rigetti 創(chuàng)始人 Chad Rigetti 說，他們很快會實現關鍵的技術里程碑突破。

學術實驗室也處在類似的拐點?！拔覀円呀泴λ枰乃械慕M件和所有功能進行了演示”,Schoelkopf說。他現在還在耶魯領導一個小組，開發(fā)量子計算機。雖然要讓所有的組件共同工作，還需要進行一系列的物理實驗，但是，現在最主要的挑戰(zhàn)是在工程上。Schoelkopf 和其他的科學家都表達了相同的觀點。目前最大量子位（20）的量子計算機，已經開始在學術機構的實驗室中進行測試。比如，位于奧地利的因斯布魯克大學中，由Rainer Blatt所領導的研究小組就在做這件事。

深入微軟拓撲量子計算機

2016 年 10 月，微軟研究院量子結構和計算組成員、數學家和計算機科學家 Alex Bocharov 向 Nature 介紹了微軟“拓撲量子計算機”相關的研究及進展。

傳統的量子計算機把信息轉化成量子位進行編碼，有兩種狀態(tài)：0或1.但是，組成量子計算機的“量子位”也可能會處于疊加（superpositions）的狀態(tài)，也就是同時處于1 或者同時處于0.

這種疊加，加上量子位分享量子狀態(tài)的能力，也就是通常所說的糾纏（Entanglement），能夠讓計算機立刻執(zhí)行任何形式的計算。并且，計算的數字，從理論上說，是每一個增加的量子位的兩倍，這會帶來指數級的計算速度增長。

這種速度能讓量子計算機執(zhí)行任何具體的任務，比如在大型的數據庫中進行搜索，或者對大型數字進行量子分解，這些在傳統的速度較慢的計算機中可能是無法實現的。量子計算機也可以轉變成一個研究工具，演示量子模擬，讓化學家能夠使用此前沒有預料到的細節(jié)來理解反映，或者能讓物理學設計出能夠在室溫下實現超導的材料。

“我跟學生說，2017年將會成為轉折之年”.

關于如何建造量子位，現在有許多非常有說服力的建議。但是現在有兩個主要的方法逐漸脫穎而出，這要歸功于他們儲存信息的能力和不斷增長的持續(xù)時間，雖然它們的量子狀態(tài)還是很容易受到外部條件的干擾，并且在量子邏輯門操作上還有困難。

其中一個方法是Schoelkopf 參與提倡的，得到谷歌、IBM、Rigetti和Quantum Circuits 的采用，包括在超導循壞中，把量子狀態(tài)當成震蕩波流進行編碼。另一個方法是IonQ和一些主要的學術實驗室在追求的，即，把量子位編碼為單一的離子，離子處于真空聚集槽的電磁場中。

加利福尼亞大學的John Martinis 在2014年帶領團隊一起加入谷歌，他說，超導技術的成熟讓他的團隊可以對量子霸業(yè)設置一個大膽的目標。

John Martinis的團隊計劃使用一個“混亂的”（chaotic）量子算法來實現這一目標，這一算法的產出看起來像一個隨機的輸出。如果他們的算法在一個由相對較少的量子位組成的量子計算機上運行，一個傳統的機器能預測最后的輸出，但是，一旦量子機器的量子位接近50,即使是大的傳統超級計算機也會難以保持速度，John Martinis的團隊預測。

量子計算機首次實現高能物理計算模擬

2016 年 6 月，Nature 刊發(fā)的一篇論文，描述了奧地利因斯布魯克大學的實驗物理學家 Esteban Martinez 和他的同事通過模擬一項高能物理實驗，證明了量子計算概念的可行性。具體說，這項物理實驗將能量轉化成物質，生成了一個粒子（電子）和它的反粒子（正電子）。

實驗中，研究人員使用的原型量子計算機在真空環(huán)境下，把 4 個離子束縛在電磁場中排成一排，每個離子都編碼了一個量子位。4 個離子中的每一個都代表著一個位置，分別對應著兩個粒子和兩個反粒子，離子的自旋方向表示對應的粒子或反粒子是否有在相應位置出現。研究人員利用激光束操控這些離子的自旋，由此 4 個量子位就組成了一個簡單的原型量子計算機。

這一計算的結果沒什么用，但是他們的嘗試說明了，現在有一些任務是量子計算機無法攻克的。這是一個重要的心理暗示，會吸引更多的潛在消費者的注意力。Martinis說?！拔蚁?，這會是一個對未來有重要意義的實驗?！?/p>

但是，Schoelkopf 并沒有把量子霸業(yè)看成是一個“非常有趣或者有用的目標”,其中部分原因是由于它避開了糾錯的挑戰(zhàn)，也就是系統在外部環(huán)境對量子位輕微的擾動后，恢復其信息流動方向的能力，隨著量子位數量的增加，這會變得越來越難。反之，Quantum Circuits 聚焦于從一開始就打造能糾錯的機器。這要求在更多的量子位基礎上進行開發(fā)，機器也能夠運行更加復雜的算法。

Monroe 希望能盡快實現量子霸業(yè)，但這并不是IonQ的主要目標。這家初創(chuàng)企業(yè)的目標是建造擁有32或者64個量子位的計算機，相對超導電流的技術，其離子井的技術也會讓其設計變得更加靈活，更加可擴展。他說。

同時，微軟的拓撲量子計算依賴于物質間的刺激。通過量子位之間像辮子一般的糾纏進行信息的編碼。儲存在這些量子位中的信息對外部的干擾會有更強的抵抗力，同時也能讓糾錯變得更容易。

沒有人能夠創(chuàng)造出這種刺激所需的物質狀態(tài)，更不用說拓撲量子比特。但是微軟已經雇用到該領域雇用了四位領軍人物，包括蘭代爾夫特大學的 Leo Kouwenhoven,他創(chuàng)造出似乎是正確的刺激類型。Kouwenhoven 說：“我跟我的學生說，2017 年是轉折之年?！彼麑⒃诖鸂柗蛱匦^(qū)建一個微軟實驗室。

其他的研究者卻更加謹慎?！皩τ谖磥恚也粫诿襟w上做什么預測，”美國國家標準技術局的Blatt. David Wineland說。他領導了一個研究離子井的團隊。他拒絕做任何預測，他說：“我對長期的發(fā)展非常樂觀，但是長期指多長，我不知道?！?/p>

谷歌通用量子計算機進展：在量子化學領域取得實質突破

2016 年6 月，位于加州圣芭芭拉的谷歌研究實驗室、加州大學圣芭芭拉分校和西班牙巴斯克大學的研究人員在《自然》雜志上介紹了他們合作研發(fā)的量子計算機原型。

谷歌的原型產品結合了兩種量子計算技術。其中一種技術使用針對特定問題、有著特殊排列的量子位去設計計算機數字電路，這類似于傳統微處理器中的訂制數字電路。

在研究中，谷歌的團隊采用了 9 個固態(tài)量子位。這些量子位由十字形的鋁制薄膜制成，寬度約為400微米。隨后，這些量子位被固定在藍寶石表面上。研究人員將這些鋁制薄膜的溫度降低至0.02開爾文（約 -273℃），使金屬成為超導體，電阻完全消失。利用這些超導態(tài)的量子位，研究人員可以向其中編碼信息。

相鄰量子位的互動由“邏輯門”控制。邏輯門利用數字方式去操控量子位，使其進入某種狀態(tài)，從而得出問題的解。在演示中，研究人員對量子位進行排列，使其模擬有著一定自旋態(tài)的磁性原子陣列。這樣的問題已經在凝聚態(tài)物理中得到了充分研究。研究人員隨后可以通過量子位去確定總勢能最低的原子自旋態(tài)組合。

谷歌的設備目前基本上停留在原型產品階段，但研究人員表示：憑借誤差修正，其技術可以成為通用算法，拓展至任意的大型量子計算機；在未來幾年中，超過40個量子位的設備將成為現實。

緊接著，在 2016 年 7 月，谷歌量子軟件工程師 Ryan Babbush 在 Google Research 發(fā)表博文，介紹了谷歌量子計算研究的最新進展--谷歌與哈佛大學的 Aspuru-Guzik 團隊以及來自勞倫斯伯克利國家實驗室、加州大學圣塔芭芭拉分校、塔夫茨大學、倫敦大學學院眾多研究機構的研究人員合作，進行了首個完全可擴展的分子量子變相模擬（計算）。

在這個實驗里，研究人員采用了“可變量子本征求解（variational quantum eigensolver,VQE）這一方法，該方法可以理解為是神經網絡的量子模擬。經典的神經網絡是一張參數圖，這是為了建立傳統數據模型；而 VQE 這張參數圖（例如量子線路），是為了建立量子數據模型（例如分子波函數）。

通過使用 VQE,研究人員對氫氣分子H2 的能量全景圖（energy landscape）進行了量子計算。他們將 VQE 的表現與另一種用于傳統化學量子算法--相位估值算法（PEA）進行比較。使用 VQE 實驗計算出的能量值表示為 H - H 鍵長度的函數，如下圖所示。

可以看出，在實驗中 VQE 能取得這么高的表現，是因為神經網絡訓練回路（training loop） 幫助建立實驗最佳線路參數，表示存在系統控制誤差的情況下的波函數。

這可以理解為神經網絡的硬件實現有一個權重錯誤，例如，顯示的權重只有實際權重的一半。因為神經網絡的權重是通過一個閉環(huán)的訓練程序確定的，可以彌補系統誤差，該硬件神經網絡能夠承受這樣的瑕疵。因此，可以期待 VQE 在不用進行量子糾錯的情況下解決經典的棘手問題。

量子理論的出現使定性或描述性的化學模擬向定量或預測性化學模擬轉變。即使面臨許多理論和實驗上的挑戰(zhàn)，量子理論仍然給這個領域帶來巨大的變革，今后的應用還會有更多更多。

全球首臺可編程的量子計算機

2016年 8 月 4日出版的《自然》封面論文，介紹了美國馬里蘭大學量子信息和計算機科學聯合研究所（JQI）的一款可編程小型量子計算機。這也是首個可編程、可以在軟件調整設置的量子計算機。

計算體系結構：a. 軟件到硬件操作層級；b. 硬件配置。

這項研究是建立在幾十年來捕捉并控制離子的工作基礎上。研究人員采用標準的方法移動離子，但又引入了全新的控制和衡量方式，包括使用激光移動離子，以及專門開設了檢測通道，檢測離子的光學性質。

研究人員測試了量子計算機最常用于解決的 3 種問題。論文第一作者、JQI 博士生 Shantanu Debnath 表示，這臺”原型機“能夠靈活適用于解決多種不同的任務，而這一突破非常關鍵。

Debnath 表示，通過直接將任何一對量子比特連接起來，研究人員可以讓量子計算機執(zhí)行不同的算法。雖然目前只有 5 個量子比特，但 Debnath 認為他們已經具備知識，可以將原型機擴展。

量子化學是量子計算能夠提供大幅度加速的一個有前途的領域。由于簡化了預編程過程，該研究在技術上有不錯的進步，能夠更快計算出很多復雜的量子化學問題。

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