已有研究团队能在1.1K温度下运作的量子计算平台

2020-04-26 09:37

Ai芯天下

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量子计算发展难点

物理量子比特的不稳定性

量子比特的不稳定性与经典计算机的比特不同，量子比特可以表示0和1的组合叠加状态（叠加态），但是在物理环境下，其叠加状态并不稳定。因此，要确保量子计算机芯片上的某个位不干扰该芯片上的任何其他位，那就需要做大量的辅助工作。

数学问题障碍大

从初创公司到研究机构，再到Google、IBM和Microsoft之类的软、硬件公司，都在努力克服这一数学问题障碍。量子计算作为一种概念早在1980年代就已经存在，但直到2019年9月，Google才宣布其量子计算机仅用2分30秒就解决了传统超级计算机需要耗时10000年才能解决的问题时，量子计算机才首次用事实证明。

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未来量子计算应用前景

通过模拟仿真缩短化学药品开发的时间

寻求开发新药物和新物质的科学家经常需要了解分子的精确结构，以确定其特性，并了解其如何与其他分子相互作用。但即使相对较小的分子也很难用经典计算机准确地建模，因为每个原子都在以复杂的方式与其他原子相互作用。当前的计算机几乎不可能精确模拟哪怕较少原子数目的基本分子。

而量子计算机其物理本质上就非常适合解决这个问题，因为分子内原子的相互作用本身就是一个量子系统。而专家认为，实际上量子计算机甚至可以对人体中最复杂的分子进行建模。因此在这个方向上的每一点进展都将推动新药和其他产品的更快发展，并有可能带来变革性的新疗法。

颠覆性的速度，解决优化问题

在每个行业中，许多复杂的业务问题都涉及诸多变量。如果用经典计算解决如上这些问题，这将非常艰巨。为了独立驱动性能提升或损失的输入，必须严格限制在任一计算中其可变动的变量数量。因此在任何计算中可变动的变量数量必须受到严格限制，但经典计算代价高且耗时长。

由于量子计算机可以同时处理多个变量，使得它们可以在很短的时间内显著地缩小可能的答案范围。这样一来，经典计算就可以在一个很小的范围内得到确切的结果。尽管如此，与量子计算相比，它的工作效率仍然很慢。由于量子技术消除了很多可能性，因此这种混合方法将大大缩短寻找最佳解决方案所需的时间。

量子人工智能加速自动驾驶的研发

量子计算机有可能加速自动驾驶汽车时代的快速到来。在福特、通用汽车、大众汽车和其他汽车制造商以及新移动领域的众多初创企业中，工程师们通过复杂的神经网络，长时间地来处理视频、图像和激光雷达数据。使用人工智能教会汽车做出关键的驾驶策略，这种方式训练人工智能算法需要一系列密集型的计算，随着数据的增加，以及变量之间更复杂的关系的增加，使得计算变得越来越困难。这样的训练需求可能会使世界上最快的计算机连续工作数天甚至数月。

而由于量子计算机可以同时执行多个变量的复杂计算，因此它们可以指数级地加速这类人工智能系统的训练。

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