近期，中國科學技術(shù)大學潘建偉領(lǐng)銜的團隊宣布，他們首次明確演示了“量子優(yōu)越性”——利用量子力學的反直覺工作原理，處理在經(jīng)典計算機上慢到可怕的計算任務(wù)。該團隊利用激光束進行了一項在數(shù)學上被證明無法用普通計算機處理的任務(wù)。與谷歌2019年首次演示的量子優(yōu)越性相反，他們的版本幾乎是任何經(jīng)典計算機都難以挑戰(zhàn)的。該研究成果于2020年12月3日發(fā)表在《科學》雜志上。

“我們已經(jīng)證明可以利用光子來實現(xiàn)超越經(jīng)典計算機的量子計算能力。”潘建偉說。他表示，他們進行的計算被稱為玻色采樣問題，這個問題不僅便于演示量子優(yōu)越性，還在圖論、量子化學和機器學習方面具有潛在的應(yīng)用。

倫敦帝國理工學院的物理學家伊恩·沃姆斯利（Ian Walmsley）說：“這絕對是一次杰出的實驗，也是一個重要的里程碑?！?/p>

2019年，加州圣巴巴拉的谷歌量子計算實驗室的研究人員宣布，他們首次實現(xiàn)了量子優(yōu)越性：利用他們最先進的懸鈴木（Sycamore）裝置，該裝置擁有53量子比特——這些量子比特由超低溫下的超導電路制成。但一些量子研究人員對他們的說法提出了質(zhì)疑，理由是可能存在一種比他們的量子算法更好的經(jīng)典算法。IBM的研究人員也指出，其經(jīng)典超級計算機原則上已經(jīng)可以讓現(xiàn)有算法在2.5天內(nèi)完成同樣的計算。

由潘建偉和陸朝陽領(lǐng)銜的團隊選擇了一個不同的問題來演示——玻色采樣。這個問題是由當時在麻省理工學院任職的兩位計算機科學家斯科特·阿倫森（Scott Aaronson）和亞歷克斯·阿爾希波夫（Alex Arkhipov）于2011年設(shè)計的。它需要計算許多玻色子的概率分布，玻色子是包括光子在內(nèi)的一類基本粒子，其量子波的相互干涉本質(zhì)上能隨機化粒子的位置。在特定位置探測到一個玻色子的概率可以通過多元一次方程算出。

但這里要計算的是一個“#P-hard問題”，它比眾所周知的NP-hard難題還要難，解的數(shù)量會隨變量數(shù)量的增加呈指數(shù)級增長。阿倫森和阿爾希波夫表明，對于數(shù)十種玻色子來說，沒有經(jīng)典捷徑可以處理這種長到無法想象的計算。然而，量子計算機可以通過直接模擬量子過程——允許玻色子相互干涉并對產(chǎn)生的分布進行采樣，從而避開暴力計算。為此，潘建偉和同事選擇光子作為量子比特。他們讓一臺在室溫下工作的光子量子計算機執(zhí)行了這項任務(wù)。

研究人員從激光脈沖開始，先利用特定光子狀態(tài)的空間位置和偏振（光子電磁場的方向）進行信息的編碼，再將這些狀態(tài)放在一起，互相干涉，產(chǎn)生表示輸出的光子分布。團隊隨后使用能夠?qū)喂庾舆M行計數(shù)的光電探測器來測量該分布，這一步實際上是在編碼經(jīng)典計算機“望塵莫及”的計算。

通過這種方法，潘建偉和同事在200秒內(nèi)就得到玻色采樣問題的解。他們估計，這在中國的太湖之光超級計算機上需要25億年才能計算出來——約1014倍的量子優(yōu)越性。

該研究團隊成員陸朝陽表示，可以解決的問題包括預(yù)測蛋白質(zhì)如何相互對接以及分子如何振動。

加拿大多倫多量子計算初創(chuàng)公司Xanadu首席執(zhí)行官克里斯蒂安·韋德布魯克（Christian Weedbrook）說：“這是第一次利用光或光子學實現(xiàn)量子優(yōu)越性?！辈贿^，韋德布魯克也指出，目前看來，和谷歌的Sycamore相比，中國團隊的光子電路是不可編程的，所以目前“還不能用于解決實際問題，但如果該團隊能夠研制一個足夠高效的可編程芯片，那么就有望解決許多重要的計算問題”。他補充道：“光子量子計算的起步比其他方法晚，但它現(xiàn)在有望彎道超車。無論如何，量子計算機把經(jīng)典計算機甩在身后，只是一個時間問題。”

沃姆斯利說，這種量子優(yōu)越性的演示很有說服力：“因為實驗嚴格遵循了原始的阿倫森-阿爾希波夫方案，所以不太可能找到更好的經(jīng)典算法?！?/p>

資料來源 Nature