【Quantum Information 】DARPA在量子信息处理的下一步研究

ONISQ项目背景

具有数百万量子比特的通用量子计算机（可以代表一个1、一个0，或一个1与0的相干线性组合）将彻底改变商业和军事应用的信息处理。然而，要实现这一愿景仍然需要几十年的时间。问题是量子器件的性能和可靠性取决于基础量子态保持相干的时间长度。如果你等待足够长的时间，与环境的相互作用将使这一状态表现得像传统的经典系统，这就消除了任何量子优势。通常，这种一致性时间非常短，因此很难执行任何有意义的计算。

ONISQ项目内容

为了在完全容错的量子计算机存在之前利用量子信息处理，美国国防高级研究计划局（DARPA）在2月27号通过其官网宣布推出“中等规模量子器件噪声优化”（ONISQ）项目，目的在于寻求一种混合概念，将中等规模量子器件与经典系统相结合，以解决一组特别具有挑战性的问题，即组合优化。ONISQ项目旨在通过在解决优化挑战中超越经典系统的性能来展示量子信息处理的定量优势。

DARPA利用“中等规模量子器件噪声优化”（ONISQ）项目，寻求一种将中等规模量子器件与经典系统相结合的混合概念，以解决具有挑战性的优化问题。

“目前存在许多超过50个量子比特的量子器件，预计很快就会有超过100个量子比特的器件，” 负责该项目的DARPA国防科学办公室（DSO）项目经理Tatjana Curcic表示：“量子比特在系统中的寿命和噪声限制了你可以有效地完成多少次操作，但是新的量子优化算法为混合量子/经典方法打开了大门，这种方法可以胜过经典系统。”

解决组合优化问题（具有令人难以置信的潜在组合数量）对军方来说非常重要。它的一个潜在的应用是加强军队复杂的全球后勤系统，包括在缺乏商业物流公司所依赖的基础设施的简陋地区进行调度、路线和供应链管理。ONISQ项目解决方案还可能会对机器学习、编码理论、电子制造和蛋白质折叠等领域产生影响。

ONISQ项目研究人员的任务是开发可扩展到数百或数千个量子比特的量子系统，具有更长的相干时间和更好的噪声控制。研究人员还需要在中等规模量子器件上有效地实现噪声量子优化算法，以优化量子和经典资源的分配。基准测试也将成为该项目的一部分，研究人员将对经典方法和量子方法进行定量比较。此外，该项目将识别组合优化中的问题类别，其中量子信息处理可能具有最大的影响。

Curcic表示：“如果我们取得成功，与解决一个有用问题的最佳经典方法相比，ONISQ的结果将是量子加速的第一次证明。”

ONISQ项目安排

ONISQ项目寻求在实验和理论物理、计算机科学和应用数学等领域拥有专业知识的多学科团队。DARPA计划几周内在联邦商业机会网站发布一份广泛机构公告（BAA）征求意见，并定于2019年3月19日在弗吉尼亚州阿灵顿的行政会议中心举行ONISQ项目提案者日活动。

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