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非阿贝尔任意子实现通用门集合,美国能源部路线图定下2028年期限

研究人员首次利用非阿贝尔任意子构建通用门集合。实验在Quantinuum的H2处理器上进行,使用了54个纠缠量子比特。论文发表在《自然》杂志,ScienceDaily于9月27日报道了这一成果。

科技解释林晓雯发布: 2026年9月28日5 分钟阅读资料来源 4
非阿贝尔任意子实现通用门集合,美国能源部路线图定下2028年期限

通用量子计算此前主要被视为普通量子比特的愿景。这类量子比特将信息存储在两种状态及其量子叠加中。非阿贝尔任意子则不同,它们在自然界中并不作为独立粒子存在。科学家在电路内部通过纠缠许多常规量子比特,构建出一个遵循自身规则的集体状态,从而创造出任意子。

“我们展示了一个所谓的通用门集合。这意味着,如果你将信息存储在这些涌现的夸克版本中,并移动它们,就能执行任何你想要的量子计算,”芝加哥大学普利兹克分子工程学院分子工程助理教授、论文共同作者Ruben Verresen说。这段话引自ScienceDaily对论文的报道。

参与这项工作的包括UChicago PME、哈佛大学、石溪大学和Quantinuum的研究人员。团队采用了一个名为S3的对称群,即保持等边三角形不变的旋转和镜像翻转。随后,他们在Quantinuum的H2离子阱处理器上创建了对应的任意子。

为什么融合重要,而不只是编织

两年前,包括Verresen在内的团队使用Quantinuum离子阱计算机,创建了与另一个对称群D4相关的任意子。D4描述的是保持正方形不变的旋转和反射。2024年的那项实验证明这些粒子可以被创建和操控,但并未证明仅靠编织就足以运行通用机器所需的所有操作。

“在那项工作中,我们没有证明那些涌现的力足以进行量子计算,”Verresen说。“我们创造的那个特定宇宙不够强大。”

新实验将编织与融合相结合。融合是合并任意子的过程,这一组合覆盖了全部操作范围。这正是论文声称填补的技术空白。ScienceDaily指出,这种方法可能比标准路线更高效。标准路线依赖通过蒸馏产生的魔法态,而蒸馏是一个纯化步骤,可能消耗机器很大一部分量子比特。

“非阿贝尔码是量子纠错竞赛中的一匹黑马,”Quantinuum慕尼黑办公室总经理兼科学负责人、论文共同作者Henrik Dreyer说。

Dreyer的言论同样由ScienceDaily刊载,他进一步指出:用他的话说,这项工作表明,原则上可以在没有魔法态蒸馏或培育的情况下完成容错计算。这两者被认为是标准量子纠错码中最昂贵的操作。ScienceDaily于9月27日发表了这篇报道。

能源部希望在2028年前实现科学实用性

同一个周末,一份附带期限的政策文件也发布了。费米实验室于9月27日宣布,美国能源部发布了一份国家量子计算路线图。该文件由科学咨询委员会办公室的一个小组委员会撰写,费米实验室首席技术官Anna Grassellino担任主席,芝加哥大学教授Supratik Guha担任副主席。

这份题为“SCAC Quantum Committee Report: Path to an Integrated Quantum Future”的报告列出了三个阶段。第一阶段从2026年到2028年,设置竞争性的多学科挑战,将国家实验室、大学和产业界配对。第二阶段计划建设能源部量子计算用户设施,报告将其描述为开放的科学仪器,而非商业云服务。第三阶段从2030年起,设想将量子协处理器、模拟器和传感器融入能源部的人工智能和高性能计算网络。

报告陈述的目标不是建造最大的量子计算机,而是解决那些原本难以处理的问题:为药物发现预测分子性质、设计催化剂、模拟与聚变相关的材料,以及建模早期宇宙物理。费米实验室的公告称,该路线图旨在2028年前展示一台具有科学相关性且带纠错功能的量子计算机。

硬件与建模在底层持续推进

IBM于8月19日报告,它已将两个低温模块连接并冷却到同一环境中,这是迈向连接数百个量子芯片的一步。据IBM新闻稿,这两个模块高超过8英尺、宽8英尺,在不到五天内冷却到4开尔文,随后不久降至15毫开尔文以下。IBM表示,该设计提供的布线空间比其最广泛使用的量子系统多出最多12倍,并重申了2029年推出容错机器IBM Quantum Starling的路线图目标。

“这些低温模块的成功连接和运行标志着朝这一方向的一次飞跃,”IBM Research总监、IBM Fellow Jay Gambetta在新闻稿中说。IBM表示,将在今年晚些时候将Nighthawk处理器装入这些模块。

更远离头条新闻的是,SemiEngineering上9月24日的一篇赞助文章描述了另一个瓶颈:在低温下与量子比特晶圆并排的控制和读出电子器件。这篇来自Keysight的文章引用MarketsandMarkets的数据,称量子计算市场在2025年至2030年的复合年增长率为41.8%。文章还描述了一种混合方法:先在室温下拟合BSIM-BULK紧凑模型,再用神经网络学习4开尔文下基于物理的模型无法捕捉的残余行为。

这些是工程问题,而非公告。它们将决定上述任何一项能否如期实现。

相关材料未说明《自然》论文何时在线发表,仅提及ScienceDaily在9月27日报道了它。材料也未给出54量子比特演示的错误率,因此从H2上的通用门集合到一台实用机器之间的实际距离,在此仍无法量化。能源部路线图的2028年目标是一个科学实用性的里程碑,而非声称今天已存在这样一台机器。

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资料来源

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  1. 01Quantum computing's "dark horse" just proved it can go universalEN
  2. 02DOE releases national quantum computing roadmap following field-wide effort led by SCAC subcommitteeEN
  3. 03AI-Driven Device Modeling For Next Generation Quantum ApplicationsEN
  4. 04IBM Connects Its First Modular Cryogenic Systems in Milestone Toward Fault-Tolerant Quantum ComputingEN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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