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　　该团队的可重新编程的基于光的处理器。图片来源：Will Wright，皇家墨尔本理工大学

　　科学家们创造了一种世界首创的可重新编程的基于光的处理器，他们说这可能会开创量子计算和通信的新时代。

　　这些在原子水平上运行的新兴领域的技术已经为药物发现和其他小规模应用带来了巨大的好处。

　　澳大利亚皇家墨尔本理工大学的首席研究员阿尔贝托·佩鲁佐教授表示，该团队的处理器——一种使用光粒子携带信息的光子设备——可以通过最大限度地减少“光损失”来帮助实现成功的量子计算。

　　ARC 量子计算和通信技术卓越中心 (CQC2T) 节点负责人 Peruzzo 表示：“我们的设计使量子光子量子计算机在光损失方面更加高效，这对于保持计算继续进行至关重要。”在皇家墨尔本理工大学。

　　佩鲁佐说，其他潜在的进步包括改进“不可破解”通信系统的数据传输能力以及增强环境监测和医疗保健中的传感应用。

　　该团队对光子处理器进行了重新编程，在一系列实验中通过施加不同的电压，成功实现了相当于2,500个设备的性能。他们的结果和分析已在《Nature Communications》上发表。

　　佩鲁佐说：“这项创新可能会为量子光子处理器带来更加紧凑和可扩展的平台。”

　　杨阳，主要作者，皇家墨尔本理工大学博士学者表示，该设备“完全可控”，能够快速重新编程，降低功耗，并取代了制造许多定制设备的需要。

　　“这就像有一个开关来控制粒子的行为方式，这对于理解量子世界和创造新的量子技术都很有用。”

　　意大利特伦托大学的 Mirko Lobino 教授利用一种名为铌酸锂的晶体制作了创新的光子器件，美国印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校的 Yogesh Joglekar 教授带来了他在凝聚态物理方面的专业知识。

　　铌酸锂具有独特的光学和电光特性，使其成为光学和光子学领域各种应用的理想选择。

　　洛比诺说：“我的团队参与了该设备的制造，这特别具有挑战性，因为我们必须微型化波导顶部的大量电极才能实现这种水平的可重构性。”

　　Joglekar 表示：“可编程光子处理器为探索这些设备中的一系列现象提供了一条新途径，这将有可能释放技术和科学方面令人难以置信的进步。”

　　与此同时，Peruzzo 的团队还开发了世界首个混合系统，将机器学习与建模相结合，对光子处理器进行编程并帮助控制量子设备。

　　“设备输出精度面临的最大挑战之一是噪声，它描述了量子环境中影响量子位性能的干扰，”他说。

　　佩鲁佐说：“许多行业都在开发全面的量子计算，但他们仍在与噪声引起的错误和低效率作斗争。”

　　佩鲁佐说，控制量子位的尝试通常依赖于关于噪声是什么以及噪声产生原因的假设。

　　“我们没有做出假设，而是开发了一种协议，该协议使用机器学习来研究噪声，同时使用建模来预测系统对噪声的响应，”他说。

　　佩鲁佐表示，通过使用量子光子处理器，这种混合方法可以帮助量子计算机更精确、更高效地运行，从而影响我们未来控制量子设备的方式。

　　“我们相信我们的新混合方法有潜力成为量子计算的主流控制方法，”佩鲁佐说。

　　主要作者、皇家墨尔本理工大学的 Akram Youssry 博士表示，新开发方法的结果显示出相对于传统建模和控制方法的显着改进，并且可以应用于光子处理器之外的其他量子设备。

　　“该方法帮助我们发现和理解我们的设备超出了该技术已知物理模型的方面，”他说。

　　佩鲁佐表示，可以围绕他团队的光子器件设计和量子控制方法创建量子计算领域的初创公司，他们将继续研究其应用及其“全部潜力”。

　　“量子光子学是最有前途的量子产业之一，因为光子产业和制造基础设施非常完善，”他说。

　　“在某些任务中，量子机器学习算法比其他方法具有潜在优势，特别是在处理大型数据集时。”

　　“想象一个世界，计算机的运行速度比今天快数百万倍，我们可以安全地发送信息而不必担心信息被拦截，并且我们可以在几秒钟内解决目前需要数年的问题。”

　　“这不仅仅是幻想——这是由量子技术驱动的潜在未来，而像我们这样的研究正在铺平道路。”