量子是科学研究的未来

光子盒研究院出品

在过去几年中，量子计算机的能力已经达到了可以用来进行具有广泛技术影响研究的阶段。通过研究，南加州大学、北德州大学和中央密歇根大学的Q4Q团队探索了如何设计最新的量子计算技术软件和算法，以适应应用科学的需求。在一个合作项目中，Q4Q团队制定了一个路线图，将可访问、用户友好的量子计算引入从材料科学到药物开发的各个领域。

 自20世纪80年代首次出现以来，量子计算领域就已经承诺要改变我们处理信息的方式。这项技术的核心是量子粒子——如电子——以“叠加”的状态形式存在。量子力学还规定，当用户观察到粒子时，粒子只会坍缩成一种可测量的状态。通过利用这些独特的特性，物理学家发现成批的量子粒子可以作为传统二进制比特的更高级对应物——在给定的时间内，传统的二进制比特只以两种可能状态中的一种状态存在(开或关)。

在经典计算机上，我们以二进制形式写入和处理信息。也就是说，信息的基本单位是一个比特，它采用逻辑二进制值0或1。类似地，量子比特是量子计算机上的原始信息载体。很像比特，我们读取量子比特的二进制结果，即每个量子比特的0或1值。

然而，与比特形成鲜明对比的是，我们可以将量子比特上的信息编码为逻辑值0和1的叠加形式。这意味着，与在一个比特中编码相比，我们可以在一个量子比特中编码更多的信息。此外，当我们有一组量子比特时，叠加原理导致了可以编码量子比特之间相关性的计算状态，这种相关性比在一组量子比特中实现的任何类型的相关性都强。可以说，叠加和强量子相关性是量子计算机提供比经典计算机更快处理速度的基础。

为了实现计算，量子比特态可以用于量子逻辑门中，量子逻辑门对量子比特进行运算，从而根据编程算法转换输入状态。这是一个量子计算的范例，类似于传统的计算机。1998年，量子比特和量子逻辑门首次在实验中实现——将先前的量子计算理论概念带入了现实世界。

在此基础上，研究人员开始开发新的软件和算法，专门为使用量子比特的运算而设计。然而，在当时，这些技术要在日常中的广泛应用似乎还有很长的路要走。问题的核心在于周围环境不可避免地引入量子系统的错误。如果不加以纠正，这些错误会导致量子比特丢失其量子信息，使计算完全无用。当时的许多研究都旨在找出纠正这些错误的方法，但他们提出的过程总是既昂贵又耗时。

不幸的是，随着更多的量子比特被加入到一个系统中，量子计算中引入错误的风险急剧增加。在量子比特和量子逻辑门最初实验实现后，到目前已有十多年了，这意味着量子计算机在与传统计算机的能力相抗衡方面几乎没有什么希望。

此外，量子计算在很大程度上局限于专门的研究实验室，这意味着许多本可以从这项技术中获益的研究小组无法访问它。

尽管纠错仍然是一个障碍，但这项技术已经超越了专门的研究实验室，越来越多的用户可以进行使用。2011年第一次实现，当时第一台量子退火机被商业化。随着这一事件的发生，走向可靠量子处理器的可行途径出现了，其中包含数千个能够进行有用计算的量子比特。

量子退火是一种获得复杂数学问题最优解的先进技术。它是一种量子计算范式，可以替代量子逻辑门对量子比特的操作。

商用量子退火机的出现，使人们对量子计算产生了新的兴趣，随之而来的是技术进步，尤其是在产业资本的推动下。2016年，基于量子逻辑门的新型云系统的研发达到了高潮，这使得全球量子计算机的所有者和用户能够将他们的资源集中在一起，从而将设备的使用扩展到专业研究实验室之外。不久，量子软件和算法在特定研究场景中的广泛使用开始变得越来越现实。

然而，在当时，这项技术仍然需要高水平的专业知识才能运作。如果没有涉及量子过程的具体知识，生物学、化学、材料科学和药物开发等领域的研究人员就无法充分利用它们。在量子计算的优势被广泛应用于量子力学领域之外之前，还需要进一步的进展。

现在，Q4Q团队的目标是在以前这些进步的基础上——使用用户友好的量子算法和软件包来实现物理系统的量子模拟。这些系统的深度复杂特性很难在传统计算机中重建，现在有希望通过使用大型量子比特系统来实现这一点。

为了重现可能在不久的将来广泛应用的技术，该团队的实验将采用NISQ设备——这些设备包含相对大量的量子比特，并且本身容易出现环境错误的问题。

在他们的项目中，Q4Q团队确定了分子和固体材料的三个特定方面，可以通过他们旨在开发的技术来更好地进行探索。第一个涉及固体的“能带结构”——它描述了电子在固体中可以占据的能级范围，以及它们被禁止拥有的能量。

其次，他们的目标是描述单个分子的振动和电子特性——每个分子都会严重影响其物理特性。最后，研究人员将探索如何利用量子退火的某些方面来实现机器学习算法——机器学习算法通过他们处理数据的经验自动改进。

Q4Q团队预测，当他们应用这些技术时，他们的发现将有助于更好地了解分子和固体材料的量子特性。特别是，他们希望能更好地描述周期性固体，周期性固体的组成原子以一种可靠的重复模式进行排列。

此前，研究人员正在努力重现这些材料中相互作用的量子粒子的“波函数”，这与用户观察时在特定位置发现粒子的概率有关。通过他们的技术，Q4Q团队减少捕获这些波函数所需的量子比特数量，从而对固体材料进行更真实的量子模拟。

在其他地方，Q4Q团队将解释由大量原子组成的单个分子的量子特性，这些量子特性往往非常复杂。在化学反应过程中，这些分子内部发生的任何变化都将受到量子过程的强烈驱动，而量子过程至今仍知之甚少。该团队希望通过研究现有量子软件的插件，能在模拟反应中准确地再现这种量子化学。

如果他们成功地实现了这些目标，他们的工作成果将在不同领域开辟许多新的研究途径——特别是在量子力学效应尚未被广泛考虑的领域。它们还将有助于识别当前量子处理单元的瓶颈，这将有助于设计更好的量子计算机。

也许最普遍的情况是，Q4Q团队希望他们的技术能够让研究人员更好地了解物质对外部扰动(如激光和其他光源)的反应。

在其他地方，可广泛使用的量子软件在设计新药和新型肥料方面可能会非常有用。通过确定有机分子和生物分子之间的反应如何在模拟中展开，研究人员可以设计专门用于治疗特定疾病的分子结构。

模拟这些反应的能力也可能使整个生物学领域有新进展，其中涉及包括对每个生物的功能至关重要的蛋白质和核酸在内的复杂大分子过程。

最后，更好地了解周期固体的振动和电子特性可以改变材料物理领域。通过精确设计结构以在宏观尺度上显示某些物理特性，研究人员可以定制具有大量理想特性的新材料：包括耐久性、与光的高级交互作用以及环境可持续性。

如果团队提出的研究目标的影响像他们希望的那样具有变革性，那么许多不同技术领域的研究人员可能很快就会使用量子技术。

这种对传统研究实践的明显转变反过来可能创造许多新的就业机会——包括使用尖端量子软件和算法等所需技能。因此，团队活动的一个关键要素是制定培训未来研究人员的新战略。Q4Q团队成员相信，这将为量子计算在我们日常生活中的广泛应用提供一些最清晰的途径。

参考链接：

https://thenextweb.com/news/the-future-of-scientific-research-is-quantum-syndication

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