潘建偉團隊實現量子優越性:特定問題比頂級超算快百萬億倍

2020-12-05 新浪科技

來源：澎湃新聞

原標題：潘建偉團隊實現量子優越性：特定問題比頂級超算快百萬億倍

澎湃新聞記者 虞涵棋

中國科學技術大學潘建偉團隊宣布將50全同單模壓縮態輸入100模式超低損耗幹涉線路，利用100個高效單光子探測器進行高斯玻色採樣，輸出態空間維度達到了10的30次方，採樣速率比最先進的超級計算機要快上10的14次方（百萬億）倍。

這個光量子計算實驗達到了加州理工學院教授普雷斯基爾（John Preskill）在2012年提出的「量子霸權」（Quantum supremacy）概念，亦稱為「量子優越性」（Quamtum advantage），即量子計算機在特定問題上超越世界上性能最好的經典計算機。

相關論文題為《基於光子的量子計算優越性》（Quantum computational advantage using photons），於北京時間12月4日03：00發表在世界頂級學術期刊《科學》（Science）上。

事實上，中科院院士潘建偉早在9月份的西湖大學公開課演講上就曾「劇透」過這一成果。他當時表示：「近期已經完成50個光子的高斯玻色採樣，按照現在的初步估計和數據分析，應該能夠比谷歌的量子優越性大概快100萬倍。」

世界上首個宣布實現量子優越性的是美國谷歌公司。2019年， 2019年，谷歌使用了53個超導量子比特製作了一臺名為Sycamore的處理器，運行隨機量子線路進行採樣，耗時約200秒可進行100萬次採樣。而最強超算、 美國橡樹嶺國家實驗室Summit計算機得到同樣結果需要花上一年，差距約十億（10的9次方）倍。

當然，潘建偉團隊的光量子計算機和谷歌的超導量子計算機路徑不同，任務也各有所長。玻色採樣和隨機路線採樣分別是兩者最擅長的問題，而且目前還不具備實際應用意義。

可以說，量子優越性是以量子計算機之長，比超算之短的「表演賽」，並不意味著經典計算機就要被淘汰了。不過，量子優越性確實是關鍵的裡程碑，為未來量子計算機走向實用性問題奠定基礎。

實現量子優越性也需許多理論與工程難題，相關知識技術更是具備豐富的潛在價值。那麼，玻色採樣究竟是一個怎樣的問題？潘建偉團隊如何取得了此次突破？

什麼是玻色採樣？

我們知道，在設計建築、飛機的時候，工程師們需要用計算機來進行各種計算和模擬。而如果我們要研究的是微觀世界的「量子建築」呢？

其中微觀粒子複雜的變化和相互作用，遠遠超過了經典計算機的能力範圍。最好，是用量子的方式來模擬量子問題。

這就是著名物理學家理察·費曼在1980年代提出的量子計算機構想：「自然不是經典的，如果你想對自然進行模擬，那麼你最好把計算機給量子化。」

大家普遍認為，玻色採樣就是這樣一個適於量子計算機發揮的任務。它是將非經典光輸入線性光學網絡後，用單光子探測器來探測輸出光子的數量、路徑和糾纏態，其結果是高度隨機的。

我們可以藉助研究隨機分布的「高爾頓釘板」實驗來理解玻色採樣。

一顆直徑略小於兩顆釘子間距的小圓球在釘板上向下滾落，碰到釘子後皆以1/2的概率向左或向右滾下，接著又碰到下一層釘子。如此繼續下去，直到從底板的一個出口滾出為止。把許多同樣的小球不斷從入口處放下，只要球的數目相當大，它們在底板將堆成近似於正態的密度函數圖形，即中間高，兩頭低，呈左右對稱的古鐘型。

而在玻色採樣問題上，全同光子就是小球，分束器就是釘子，線性光學網絡就是釘板。當一束光通過分束器時會被分成兩束強度較低的光，一束透射，另一束反射。計算在n個全同玻色子經過網絡後，特定一種輸出結果的概率（例如輸入3個光子後，分別在1號、3號、4號「出口」輸出），就是玻色採樣問題。

科學家們計算後認為，該問題的經典最優解法隨著光子數的增加求解步數呈指數上漲。光量子計算機在中小規模下就可以打敗超級計算機。

那麼，谷歌超導量子計算所進行的隨機線路採樣也是一個能充分展現量子優越性的問題，光子玻色採樣相較之下有何特別？

潘建偉團隊論文引述了一種觀點，即改進經典算法後，超算只需要數天就能像Sycamore一樣進行100萬次隨機線路採樣。這樣的話，如果樣本數量足夠大，比如到了10的10次方的話，入股有足夠的存儲空間，量子優勢將被逆轉。

而光量子計算機在玻色採樣上就不存在這種依賴於樣本大小的漏洞，因為經典算法針對玻色採樣存在一個固定的限制。除此之外，光子進行玻色採樣可以在室溫下工作，不容易受到幹擾。

攻克的關卡

根據實際需要，玻色取樣逐漸衍生出了各種變體。潘建偉團隊此次採用了一種高斯玻色採樣變體，它在一些圖形問題和量子化學領域有著潛在的應用。高斯玻色採樣使用所有處於壓縮態的光子，且允許使用更高的抽運功率，使得其同樣在事件發生率上具有指數優勢。

儘管這是一個為光量子計算機量身定製的挑戰，如何將玻色採樣的規模放大到一個計算上有意義的區間仍有許多挑戰。

論文提到了研究團隊需要攻克的五大「關卡」：

首先，它需要單模壓縮態同時具備足夠高的壓縮參數、光子全同性和採集效率；

其次，它需要大型幹涉儀同時具備完全連通性、矩陣隨機性、近似完美波包重疊和相位穩定，以及近統一傳輸速率；

第三，它需要對單模壓縮態中的所有光子數狀態實現相位控制；

第四，它需要高效探測器採集輸出分布；

最後，從巨大的輸出態空間獲得的稀少樣本需要被驗證，並且表現要與超級計算機形成比較。

為此，潘建偉光量子計算團隊已經進行了多年的「打怪升級」。2013年，他們在國際上首創量子點脈衝共振激發，解決了單光子源的確定性和高品質這兩個基本問題；2016年， 產生了國際最高效率的全同單光子源，並於2017年初步應用於構建超越早期經典計算能力的針對波色取樣問題的光量子計算原型機，其取樣速率比國際上當時的實驗提高24000多倍。

2019年，中國科大研究組在實驗上同時解決了單光子源所存在的混合偏振和雷射背景散射這兩個最後的難題：成功研製出了確定性偏振、高純度、高全同性和高效率的單光子源。在此基礎上，他們在國際上首次實現了20光子輸入60×60模式幹涉線路的玻色取樣量子計算，輸出態空間維數比國際同行之前的光量子計算實驗高百億倍，逼近量子優越性，完成了臨門一腳的預演。

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