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量子估算的最新研究与进展

2023-11-11 12:51:17信息公告26

量子估算被称关乎未来的竞争。在日本研究机构未来明日研究所(Today)发布的《2020年技术趋势报告》中,提及世界科技产业将被一系列关键词所打造,其中就有量子估算。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

我们就来梳理下过去半年全世界范围内发生的相关重大风波,了解下各个国家的量子研究布局和取得重要突破。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年8月4日中国首次研发出24-Qubit超导量子比特处理器ZxU物理好资源网(原物理ok网)

中国科学技术学院潘建伟、朱晓波、彭承志等组成的超导量子实验团队,联合中国科大学数学研究所范桁理论小组,在超导量子估算实验领域取得重要进展,在一个集成了24个量子比特的超导量子处理器上,通过对超过20个超导量子比特的高精度相干调控,实现了Bose-梯子模型多体量子系统的模拟。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

研究团队以24比特超导量子处理器为平台,举办量子多体系统动力学问题的模拟研究,在超导量子芯片上实现了对Bose-梯子模型多体量子系统的模拟,观察到了单迸发和双迸发两种模式下完全不同的奇特动力学过程,显示了超导量子芯片作为量子模拟平台的强悍应用潜力,对强关联多体系统统计学特点研究有重要的指导意义,为借助多量子比特系统研究多体化学系统奠定了基础。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年9月14日IBM和宣布发起美国量子估算计划ZxU物理好资源网(原物理ok网)

IBM和宣布发起美国量子估算计划,宣布开办新的数据中心,并推出新型53-Qubit量子机器。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

日本政府将在未来五年内投资6.5亿美元,将量子技术从最初的研究推向市场应用。按照合同条款,IBM将在美国的一家鞋厂安装一台QOne量子计算机,与构建一个研究单位和联盟,目的是成为量子估算研究的主要枢纽。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年9月20日微软宣布实现“量子霸权”ZxU物理好资源网(原物理ok网)

微软在《自然》杂志上发表的论文显示,最新实验基于一个包含54个量子比特的量子芯片“西克莫”。微软对形成随机数的估算问题进行验证,即便是现今最先进的传统超级计算机“顶点”也要历时1万年,但“西克莫”仅用200秒便完成了运算。微软由此声称,早已构筑出第一台运算能力远远超过传统超级计算机的量子计算机。日本麻省理工大学院士威廉·奥利佛觉得,这是量子估算领域的“里程碑”和“非凡成就”。微软首席执行官皮柴更是声称,这次成果在量子估算发展史上的地位,可堪比莱特兄弟发明飞机时的首次试航。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

IBM团队随即表示,微软的评估测试存在缺陷,依据IBM的计算,在传统超级计算机上模拟微软的估算结果虽然只须要三天半,根本用不了1万年。为此“完成传统计算机难以完成的工作”这一“量子霸权”的临界值还没有达到。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年10月2日量子计算机首次商业实际使用ZxU物理好资源网(原物理ok网)

OKIData(OKI集团复印机公司)将基于美国D-Wave公司提供的量子计算机应用于OKIDataLED管理鞋厂的半导体制造机器的最佳布局估算,成功将职工联通距离平均减短28%。这是量子计算机的首次商业实际使用。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年12月3日以色列投资12亿谢克尔用于量子估算研究ZxU物理好资源网(原物理ok网)

人类首次实现量子通讯_量子通信谁提出的_量子通信的发明者ZxU物理好资源网(原物理ok网)

以色列计划6年投资12亿谢克尔(约24.3万元人民币)用于量子估算研究。以色列的计划要求在十年内投入12亿谢克尔(约24.3亿人民币)。大部份资金将来自高等教育委员会、国防部研究、武器开发和技术基础设施管理局以及学术机构的现有预算。政府将投入1.9亿谢克尔(约3.85亿人民币)。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年12月6日大众展示世界首个量子估算实时应用ZxU物理好资源网(原物理ok网)

大众展示世界首个量子估算实时应用,优化交通路线。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

大众专家与Hexad的科学家和PTVGroup合作,开发了量子路由算法和数据管理系统,该系统运行在内部布署的D-Wave量子计算机上。该系统结合精典(非量子)机器学习预测交通流量和优化汽车分配,使其变化对其他地方交通的影响最小化。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年12月7日英特尔宣布推出新型高温芯ZxU物理好资源网(原物理ok网)

英特尔宣布推出新型高温芯片“HorseRidge”,以加速量子芯片大规模集成。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

HorseRidge将使控制多个量子比特(量子位)成为可能,并为扩充更大的系统设定一个清晰的路径--这是量子实用性公路上的一个重要里程碑。量子估算的挑战在于它如今只能在接近冰点的气温下工作。英特尔正企图改变这一状况,控制芯片是在特别低的气温下实现控制的一个步骤,有了它在放置量子计算机的冷冻箱可减少数百根电缆线。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

HorseRidge是英特尔与代尔夫特理工学院的研究合作者一起开发的,采用英特尔的22纳米制造技术。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

英特尔表示,这些芯片的规格大概相当于茶壶碟,可以执行的任务数目与这些数百条线缆的传统量子计算机控制系统是相同的。该芯片放在高温冰柜内,量子硬件在其中运行,通过与编程指令对应的电磁微波脉冲无线操作量子位。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

据悉,英特尔和谷歌宣布公开Cryo-Cmos量子控制芯片。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年12月20日国外第一个较为完整的量子程序设计平台isQ即将上线ZxU物理好资源网(原物理ok网)

中国科大学软件研究所发布消息,由其自主研制的国外第一个较为完整的量子程序设计平台isQ即将上线。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

“isQ”中的“is”代表软件研究所of,“Q”代表量子。isQ平台是基于软件所量子软件团队多年来在量子程序设计模型、量子程序逻辑、量子程序剖析算法等方面所取得的系统性理论成果基础上成功实现的。该平台包括量子程序设计、编译、模拟、分析与验证等系列工具,已上线的功能主要包括编译器、模拟器、模型检查工具、定理证明器四部份。其中,编译器和模拟器部份由该团队与复旦学院计算机科学与技术系合作完成。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2019年12月25日玻色采样量子估算刷新四项世界纪录ZxU物理好资源网(原物理ok网)

中国科技学院潘建伟教授、研究的玻色采样量子估算刷新四项世界纪录。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

中国科学技术学院院长潘建伟、陆朝阳院士团队与美国、荷兰的科学家合作,在国际上首次实现了20光子输入60×60模式干涉线路的玻色采样量子估算,输出了复杂度相当于48个量子比特的希尔伯特态空间,其维数高达370万亿。这个工作在光子数、模式数、计算复杂度和态空间这四个关键指标上都急剧赶超之前的国际记录,其中,态空间维数比国际同行之前的光量子估算实验高百亿倍。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

日本数学学会网站以“玻色采样量子估算迫近里程碑”为题对该工作做了精选报导,网站评价觉得,这个实验早已接近赶超传统计算机,意味着量子估算领域的一个里程碑。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2020年1月9日IBM宣布扩充IBMQZxU物理好资源网(原物理ok网)

IBM宣布扩充IBMQ。该网路现今总共包括了100多个组织,新降低的组织包括跨多个行业的领先组织,学术机构,政府研究实验室和初创公司。更具体地说,扩充后的IBMQ现今包括花旗,易方达建行,军歌,达美民航,耶鲁学院,弗吉尼亚理工大学,洛斯阿拉莫斯国家实验室,,Beit,,和慕尼黑仪器等知名机构和公司。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

所有那些公司都将专注于量子估算的实际应用,并将20万多名用户联接到IBM的量子系统和IBM云上托管的模拟器。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2020年1月15日中科大潘建伟团队计划实现对50个光子的相关操纵ZxU物理好资源网(原物理ok网)

中科大潘建伟团队计划实现对50个光子的相关操纵人类首次实现量子通讯,验证量子霸权。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

潘建伟透漏,其技术路线采用玻色采样,相比微软更具优越性,预计估算速率将达到全球最强超级计算机“顶点()”的1亿倍。在量子通讯方面,她们计划研发一台光钟,精度达到10-21秒人类首次实现量子通讯,大约10万亿年偏差不超过一秒钟,这些技术也可以提供一种引力波侦测的新途径。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

2020年3月19日英特尔宣布,已打算就绪ZxU物理好资源网(原物理ok网)

英特尔公布了一项新的神经拟态研究系统,并宣称基于云估算的方法,可以解决更大规模和更复杂的问题。英特尔将这个名为“”的系统推向英特尔神经拟态研究社区成员,前者包括来自德勤、空中货车等公司、政府实验室和学术研究人员。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

是一个数据中心机架式系统,将768块Loihi神经拟态研究芯片集成在5台标准服务器大小的机箱中。这套系统将英特尔的Loihi神经拟态研究芯片扩充了750倍,同时以高于500瓦的功率运行。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

Loihi处理器的设计思路来始于人脑,所以相当于拥有1亿个神经元,它将Loihi的神经容量降低到一个大型喂奶植物脑部的大小。不过,该系统目前仍处于研究阶段,其设计目的也并非替代传统的估算系统。ZxU物理好资源网(原物理ok网)

英特尔神经拟态估算实验室校长Mike表示,这意味着,机器学习模型的学习方法与人类因戈尔的学习方法类似,一次听到图象或则玩具,才能永远辨识它。这种模型还可以从数据小学习,几乎在刹那间,就可以作出比传统抓手学习模型更确切的预测。ZxU物理好资源网(原物理ok网)