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世界上最纯净的硅为下一代量子计算机铺平了道路

2024-06-30 12:30 来源:本站编辑

曼彻斯特大学和墨尔本大学的研究人员已经开发出一种超纯硅,这对于制造可扩展的量子计算机至关重要,这可能会解决气候变化和医疗保健问题等全球挑战。

随着超纯硅的发展,量子计算取得了重大突破,为创造功能强大、可扩展的量子计算机奠定了基础。

100多年前,曼彻斯特大学的科学家们发现了原子中的原子核,改变了世界,标志着核物理学的诞生。

快进到今天,历史重演,这一次是在量子计算领域。

在“核物理学创始人”欧内斯特·卢瑟福(Ernest Rutherford)开创的相同方法的基础上,该大学的科学家与澳大利亚墨尔本大学合作,生产出了一种增强的超纯硅,可以构建高性能量子比特设备——这是为可扩展量子计算机铺平道路所需的基本组件。

这一发现发表在《通信材料》杂志上,可以定义和推动量子计算的未来。

量子计算进展

曼彻斯特大学高级电子材料教授Richard Curry说:

“我们所能做的是有效地创造出构建硅基量子计算机所需的关键‘砖块’。这是使一项有可能改变人类的技术变得可行的关键一步;这项技术可以让我们有能力大规模处理数据,我们将能够找到解决复杂问题的解决方案,如应对气候变化的影响和应对医疗挑战。

Rich Curry教授(右)及Mason Adshead博士(左)。来源:曼彻斯特大学

“这一成就与我们大学成立200周年相吻合,这是合适的,在这段时间里,曼彻斯特一直处于科学创新的最前沿,包括1917年卢瑟福的‘分裂原子’发现,然后是1948年的‘婴儿’——有史以来第一次真实的电子存储程序计算演示,现在又向量子计算迈出了一步。”

克服量子挑战

量子计算机发展中最大的挑战之一是量子比特——量子计算的组成部分——高度敏感,需要一个稳定的环境来维持它们所持有的信息。即使是环境的微小变化,包括温度波动,也会导致计算机错误。

另一个问题是它们的规模,包括它们的物理尺寸和处理能力。10个量子位的处理能力相当于一台普通计算机的1024位,而且可能占用更小的体积。科学家们认为,一台完全运行的量子计算机需要大约100万个量子比特,这是任何经典计算机都无法实现的能力。

里奇·库里教授。来源:曼彻斯特大学

硅在量子计算中的作用

由于其半导体特性,硅是经典计算的基础材料,研究人员认为它可能是可扩展量子计算机的答案。在过去的60年里,科学家们一直在研究如何设计硅,使其发挥出最大的能力,但在量子计算领域,它面临着挑战。

天然硅是由三个不同质量的原子(称为同位素)组成的——硅28、硅29和硅30。然而,Si-29(约占硅的5%)会引起“核翻转”效应,导致量子位丢失信息。

在曼彻斯特大学的一项突破中,科学家们已经提出了一种方法来设计硅,以去除硅29和硅30原子,使其成为制造大规模量子计算机的完美材料,并且具有高精度。

这一结果——世界上最纯净的硅——为创造100万个量子比特提供了一条途径,这些量子比特可能被制造成针尖大小。

在该项目中进行实验工作的博士研究员Ravi Acharya解释说:“硅量子计算的巨大优势在于,用于制造电子芯片的相同技术-目前在由数十亿晶体管组成的日常计算机中-可用于为硅基量子设备创建量子位。迄今为止,制造高质量硅量子比特的能力在一定程度上受到所用硅起始材料纯度的限制。我们在这里展示的突破性纯度解决了这个问题。”

新的能力为具有无与伦比的性能和能力的可扩展量子设备提供了路线图,并有望以难以想象的方式改变技术。

项目联合主管、墨尔本大学的大卫·贾米森教授说:“我们的技术为可靠的量子计算机开辟了道路,有望在整个社会实现跨步变革,包括人工智能、安全数据和通信、疫苗和药物设计、能源使用、物流和制造。”

“现在我们可以生产出极纯的硅-28,我们的下一步将是证明我们可以同时保持许多量子位的量子相干性。在某些应用中,一台只有30个量子比特的可靠量子计算机将超过当今超级计算机的能力。”

理解量子计算

所有的计算机都是用电子操作的。除了带负电荷外,电子还有另一种被称为“自旋”的特性,它经常被比作一个自旋的陀螺。

计算机存储器中电子的联合自旋可以产生磁场。这个磁场的方向可以用来创建一个代码,其中一个方向称为“0”,另一个方向称为“1”。这就允许我们使用一个只使用0和1的数字系统向计算机发出指令。每个0或1称为一个位。

在量子计算机中,我们可以使用单个电子的自旋,而不是数百万个电子自旋的综合效应,从“经典”世界的工作转移到“量子”世界;从“比特”到“量子位”。

当经典计算机一个接一个地进行计算时,量子计算机可以同时进行所有计算,从而使它们能够以无与伦比的速度处理大量信息并执行非常复杂的计算。

虽然量子计算仍处于早期阶段,但一旦完全开发,量子计算机将用于解决现实世界的复杂问题,如药物设计,并提供更准确的天气预报-计算对于今天的超级计算机来说太困难了。

参考文献:Ravi Acharya, Maddison Coke, Mason Adshead, keue Li, Barat Achinuq, Rongsheng Cai, A. baset Gholizadeh, Janet Jacobs, Jessica L. Boland, Sarah J. Haigh, Katie L. Moore, David N. Jamieson和Richard J. Curry, 2024年5月7日,Communications Materials。DOI: 10.1038 / s43246 - 024 - 00498 - 0

这项工作得到了英国工程与物理科学研究委员会(EPSRC)的支持,特别是由Curry教授领导的纳米先进材料工程项目资助。贾米森教授与曼彻斯特大学的合作得到了英国皇家学会沃尔夫森访问奖学金和澳大利亚研究理事会的支持。Ravi Acharya是曼彻斯特大学和墨尔本大学的联合博士生,由库克森奖学金资助。

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