华人科学家在传感器领域实现量子优势

光子盒研究院出品

量子计算和量子传感有潜力比它们的经典对手强大得多。一台实用的量子计算机不仅只需几秒钟就能解决经典计算机需要几千年才能解决的方程，而且它对生物医学成像、自动驾驶等诸多领域都有不可估量的影响。

但是事实上，很少有研究人员能够利用现有的技术证明量子方法比经典方法更具优势。

在6月1日发表在《物理评论X》杂志上的一篇论文中，亚利桑那大学的研究人员通过实验证明了量子计算系统比经典计算系统更具优势。四位论文作者均为华人。

亚利桑那大学工程学院量子信息理论小组副教授Quntao Zhuang(左)和Zheshen Zhang(右)

论文链接：

https://journals.aps.org/prx/abstract/10.1103/PhysRevX.11.021047

量子计算和其他量子过程都是通过被称为量子比特的这种微小而强大的信息单元来运行的。我们今天使用的经典计算机的信息单元被称为比特，它以0或1的形式存在，但量子比特可以同时以这两种状态存在。这种二元性使它们既强大又脆弱。脆弱的量子比特很容易在没有任何预警的情况下坍缩，这就使得一个被称为“纠错”的过程变得非常重要。

量子领域现在正处于一个被加州理工学院的著名物理学家John Preskill称为“含噪中型量子”(NISQ)的时代。在NISQ时代，伴随大量的噪声或干扰，量子计算机可以执行只需要50到几百个量子比特的任务。但随着量子比特数量增加，噪声可能会战胜实用性，从而导致全面崩溃。人们普遍认为，想要研发出实用的量子应用，就必须有1万到几百万量子比特。

想象一下，你发明了一个保证人们做的每一餐都色香味俱全的系统，然后你把这个系统交给一群没有合适食材的孩子们。在几年后，当孩子们长大成人并且可以购买他们需要的东西时，这个系统会特别有用。但在那之前，该系统的作用十分有限。同样，在研究人员推进可以降低噪声水平的纠错领域的进步之前，量子计算只能仅限于小规模的应用。

在论文中提到的实验将经典技术和量子技术相结合。具体来说，它使用三个传感器对射频信号的平均振幅和角度进行分类。

传感器配备了另一种被称为纠缠的量子资源，这使得它们彼此之间可以共享信息，而且还有两个主要的好处:首先，它提高了传感器的灵敏度，减少了错误；其次，由于它们相互纠缠，传感器评估的是全局属性，而不仅仅是收集关于系统特定部分的数据。

这对于只需要二进制答案的应用程序来说十分有用。例如，在医学成像领域，研究人员不需要知道组织样本中的每一个细胞是否发生了癌变，只需要知道是否有一个细胞癌变就可以了。同样的原理也适用于检测饮用水中的危险化学品。

实验表明，为传感器配备量子纠缠将使它们比经典传感器更具优势：可以将产生误差的可能性降低一定的幅度，这个幅度很小，但是却至关重要。

论文的合著者、电气和计算机工程副教授、量子信息理论小组首席研究员Quntao Zhuang说：“这种使用纠缠改进传感器的想法不限于特定类型的传感器——只要你有纠缠传感器的设备，它就可以用于一系列不同的应用。理论上，你可以考虑把它用于像自动驾驶汽车的激光雷达（光检测和测距）这样的应用。”

Quntao Zhuang和Zheshen Zhang延伸了这个实验背后的理论，并将描述该理论的论文于2019年发表在了《物理评论X》中。他们与亚利桑那大学James C. Wyant光学科学学院的博士生Yi Xia以及材料科学与工程学院的博士后研究员Wei Li共同撰写了这篇新论文。

在NISQ时代，现有的应用程序结合了量子和经典处理，但它们依赖于预先存在的经典数据集，而这些数据集必须在量子领域进行转换和分类。想象一下，你拍了一系列猫和狗的照片，然后把这些照片上传到一个系统中，该系统会使用量子方法将照片标注为“猫”或“狗”。

该团队正在从另一个角度处理标注的过程——首先使用量子传感器收集他们自己的数据。这更像是使用一种专门的量子相机，在拍摄照片时将照片标注为“狗”或“猫”。

Quntao Zhuang说：“现在许多算法考虑存储和利用在计算机磁盘上的数据，然后将其转换为量子系统，而这是需要时间和精力的。而我们的系统是通过评估实时发生的物理过程来解决不同问题的。”

这个团队对他们的工作在未来将应用于在量子传感和量子计算交叉领域感到十分开心。他们甚至设想有一天将整个实验的装置都集成到一个芯片上，从而可以浸入生物材料或水样中来识别疾病或有害化学物质。

Zheshen Zhang说:“我们认为这是量子计算、量子机器学习和量子传感器的新范式，因为它真的建立了一座能把所有这些不同的领域连接起来的桥梁。”

参考链接：

https://news.arizona.edu/story/uarizona-engineers-demonstrate-quantum-advantage

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