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IBM又出大动作!量子计算将于今年商用!

时间:2023-03-12 17:03:11 科技观察

作者|DavideCastelvecchi编译团队|任杰、蒋凡博只要努力,就会实现。IBM3月6日宣布,计划年内推出全球首个商用“通用”量子计算服务。该系统称为IBMQ,可通过互联网付费访问。IBMQ不会胜过传统计算机,至少现在不会。但该公司表示,该系统将是开发未来“量子机器”市场的关键,这种机器可以处理传统计算机无法处理的复杂计算。云服务是最近构建实用量子计算机的最热门战斗的战利品。该项目以IBM的专有技术QuantumExperience为基础,围绕现有的云计算服务开发,任何人都可以免费访问。该系统于2016年5月上线,近期对用户界面进行了升级。“上线十个月,到目前为止,它教会了我们很多东西,”纽约约克敦高地IBM研究院量子计算实验室负责人物理学家JerryChow说。它为世界各地的研究人员提供了一种无需使用自己的量子计算机即可练习构建量子算法的方法。Chow说,IBM的总体战略是围绕其技术构建一个“社区和生态系统”。IBM对于IBMQ何时上线守口如瓶,只宣称会尽快上线。它也没有透露该系统到底有多强大,或者访问费用是多少。该公司声称其第一批客户已经排好队,但不会对他们进行歧视,只是说几个业务合作伙伴将在IBMQ上开发和测试他们自己的应用程序。量子竞争量子计算机利用亚原子物理学的反直觉特性,在哪些信息比特(qubits),称为量子比特或量子比特,可以同时呈现多种状态,而不是像经典计算中那样简单地表示0或1。从1990年代开始,理论物理学家(包括IBM的一些人)开发了基于量子比特的算法,理论上可以比传统计算机更快地执行某些任务。但在实践中,事实证明,让足够多的量子位协同工作以在所谓的“通用量子计算机”上运行任何此类算法都极具挑战性。两种技术开创了量子位的处理。一种是利用电场和磁场在真空中捕获单个离子;另一个将量子比特整合到微观超导电路中,该电路恒定在绝对零以上几度。IBM更确定后一种方法。近年来,谷歌也加入了这个行列,在加州圣巴巴拉建立了一个超导量子比特实验室。谷歌、IBM和许多其他公司和学术实验室已经宣布了“构建超越传统计算机的机器”的路线图。但这些机器需要运行大约50个量子比特。目前大约有20个量子比特,勉强??够进行简单的计算。实际问题因此,当IBM推出在五个超导量子位上运行的QuantumExperience时,许多人不屑一顾。“很多人认为这是一个宣传噱头,”在马里兰大学帕克分校经营离子阱实验室的物理学家克里斯托弗门罗说。“但我认为这是不同的。常识。”即使它不是当时最先进的机器,IBM也必须克服许多挑战才能让量子体验真正上线,让研究人员(不一定是物理学家)可以使用它,即使从未在量子计算机上运行过。这包括创建一个不需要物理学家持续监控的系统。“将机器放在云端是显而易见的事情,”Monroe说。“不过,要让系统达到这个水平还需要做很多工作。访问QuantumExperience或IBMQ等系统也意味着世界各地的研究人员可以开始研究量子编程的独特挑战。这是非常不同的Monroe说,“研究人员了解并适应物理量子比特的局限性。原则上,五比特量子机器可以很容易地模仿传统计算机甚至笔记本电脑的使用方式。但应用真正的量子位并不是那么简单。麻省理工学院的物理学家IsaacChuang说:“真正的挑战是,你能否让你的算法在真正不完整的硬件上运行。”IBMQ将拥有比QuantumExperience更多的量子位,Chow说,但该公司将提供多少比特?QuantumExperience迄今已吸引了来自100多个国家的约40,000名用户。例如,Chuang在e在线教授研究生课程去年,量子计算,让学生可以在真正的量子计算机上练习编程。该系统的用户已经进行了275,000次实验并发表了大约15篇研究论文。其中一项由Monroe及其合作者领导,将IBM超导机器的性能与Monroe实验室中的五量子离子阱机器的性能进行了比较。公司的量子云服务更快,但门罗的机器更精确。Monroe与他人共同创立了一家名为IonQ的初创公司,他希望推出基于云的离子阱量子服务,但他并未关注具体时间。谷歌在圣巴巴拉的量子计算实验室负责人约翰马丁尼斯说,谷歌计划用自己的超导量子计算机做同样的事情,但前提是它建造了一台工作的50量子位计算机。与此同时,总部位于加拿大本那比的公司D-Wave自2010年以来一直在云端运行量子计算服务。这些系统。但D-Wave的机器并不是一台只能运行一定范围的量子算法的“万能”计算机。然而,一些研究小组已经将它用于他们的项目。来源:http://www.nature.com/news/ibm-s-quantum-cloud-computer-goes-commercial-1.21585【本文为栏目组织大数据文摘原创翻译,微信♂“大数据文摘(id:BigDataDigest)》】点此查看作者更多好文