量子计算的未来发展方向，超导电路与光子学

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药物、可充电电池和太阳能电池有什么共同之处？他们都有从量子力模拟中获得巨大收益的潜力。问题是，即使对最大的超级计算机来说，模拟这些系统的量子力学也是非常困难的。模拟需要跟踪和计算随着每个分子中电子数成指数增长的一些变化。

对于多系统，一个完整的量子力学模拟甚至需要一台超级计算机耗时数千年才能完成。这种模拟量子系统的困难激发了物理学家理查德·费曼的灵感，他在20世纪80年代早期提出，开发一种以基本方式操作量子力学的计算机。费曼的想法是，用一台本身就是量子力学的计算机来模拟量子力学系统是很自然的，量子计算机不会受到被模拟系统状态指数大小的影响，因为它可以映射到同样指数大小的量子计算机的内部状态。

麦克马洪的研究围绕着使用物理系统以比目前更好的方式进行计算，即使用传统的计算机。在探索量子计算机的可能性的同时，麦克马洪实验室还深入研究了替代经典计算机结构，如光子神经网络，在这种结构中，计算是用光而不是电子来完成的。麦克马洪和他的同事们认为他们的研究是在探索未来可能发生的事情，因为计算机行业已经接近于缩小硅芯片中晶体管的尺寸的极限，而硅芯片是目前提高计算机性能的主要来源。

研究人员并没有试图寻找提高当前计算机处理器能力的方法，而是从更基础的应用物理学的角度来解决这个问题。“让我们退后一步，问问自己，‘如果我们必须重新来过，我们会怎么做？’”“麦克马洪说。“制造处理器最有效的方法是什么？”以量子计算为例，有许多技术可以用来创造基本的信息单位，称为量子比特或量子位。麦克马洪实验室目前专注于两个领域：超导电路和光子学。

“在这两种技术中，我们有很多想法想要尝试，”麦克马洪说。“在我们的光子方法中，目标是构建一个原型量子计算机，它的功能受到限制，但仍将是一台经典计算机无法轻易模拟的机器。”在不久的将来，这将告诉我们我们的光子结构在实践中是多么的可行。在更遥远的未来，我们有可能制造出通用的量子计算机——能够运行任何算法的计算机。”

为了制造量子计算机，麦克马洪和他的同事们需要克服他们所使用的技术的固有缺陷。例如，光子量子位元通常不会相互作用。这对量子计算来说是一个非常大的问题。另一方面，超导电路也有自己的问题。从表面上看，它们似乎是一种易于驾驭的技术；它们看起来与经典的电子电路非常相似。一个主要问题是，它们必须在接近绝对零度的温度下操作。

“如果不在很低的温度下运行它们，它们就不会表现出量子力学系统的特性，”麦克马洪说。“保持电路足够冷，同时增加它们的数量和它们执行的计算的复杂性，这是一个艰巨的任务。”

麦克马洪还想探索量子计算机的潜在用途，包括并超越费曼最初提出的用于模拟量子系统的建议。麦克马洪说：“我们正试图找到一些有用的东西，我们可以用一个近期的量子计算机来回答一个关于量子引力的问题，或者更广泛地说，是关于高能物理的问题，否则是无法回答的。”例如，我们能在量子计算机上模拟黑洞模型吗？这有用吗？我们不知道是否能找到什么，但尝试一下很有趣。”

在未来，量子计算机可能只是众多最适合执行特殊任务的处理器之一，麦克马洪说。“我们能否找到一种计算方法，它也许不能解决我们所有的任务，但能更有效地解决一些更重要的任务？”。

处理器执行机器学习(特别是神经网络)的核心任务之一是矩阵向量乘法。这些乘法模拟了人工神经元层之间的信息传输。运行现代神经网络算法的经典计算机使用巨大的处理能力来执行矩阵计算。麦克马洪正在通过构建光子处理器来解决矩阵向量的乘法问题，这种处理器使用光而不是电子来执行乘法和加法——这是他对自然适合计算的物理系统的追求的延续。

“如果你想到一束光，你可以把光束的不同部分解释为编码一个向量的不同元素，或者在神经网络的例子中，等同于不同的神经元值，”麦克马洪说。“作为光传播工作原理的一个结果，如果你把光通过一个设计好的媒介或光学设备，使入射光束的不同部分以不同的数量分散在不同的方向，你可以把所发生的事情描述为矩阵向量的乘法。因此，只要将光照射在精心设计的光学仪器上，就可以执行所需的矩阵向量乘法。

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