IQT 的“期刊俱乐部”是一个每周发表的系列文章,详细分析了最近的量子技术研究论文并讨论了其对量子生态系统的影响。
量子计算领域听起来常常像是直接从科幻小说中摘录出来的,但它是非常真实的,并且发展迅速。 在一个新的 自然的科学报告 论文,研究人员 IBM Quantum 和托马斯·J·沃森研究中心现在专注于一个名为“量子储层计算”的新方面。 为了理解这一点, 想像 一个巨大的水库,可以用波来预测接下来会发生什么——只是在这种情况下,水是粒子的量子态,而波是数据。
量子储库计算是量子领域令人兴奋的进步 机器学习,特别适合预测随时间变化的序列和模式,就像预测天气模式或股票市场趋势一样。 传统计算机很难处理这些任务,因为它们是线性且有序的,但自然世界 – 就像 股市 or 天气 – 是复杂且常常混乱的。
最新发展的真正创新之处在于在量子系统中使用“噪声”。 在日常生活中,我们通常会尝试减少或消除噪音。 然而,在量子世界中,可以利用和控制这种噪声来帮助做出更好的预测。 就好像收音机上的静电噪音会突然告诉您接下来将播放哪首歌。
科学家们已经设计出一种方法来调整这种量子噪声,通过调整它来改善预测。 这是通过将噪声编程到量子电路中来完成的,量子电路是控制量子位或量子位的路径,量子位是量子计算中的基本信息单元。 通过微调噪声,IBM Quantum 研究人员可以优化量子系统的性能。
此外,研究人员还找到了简化这些量子系统的方法。 他们减少了所需的量子位数量及其连接(纠缠)的复杂性,使系统更易于管理并且可能更强大。
这些量子存储计算进步的影响已经显示出希望。 使用单一噪声模型和较小的内存,科学家们在模拟复杂系统方面取得了令人印象深刻的结果。 给出的一个例子是 麦基-格拉斯系统,这是用于描述生物振荡等复杂系统的数学模型。 研究人员能够在所谓的混沌状态下提前 100 步预测其行为——由于系统的不可预测性,这是一项重大挑战。
通俗地说,这类似于观察一个非常复杂的水晶球并准确地预见遥远未来的事件。 对于量子计算行业来说,这些进步可能意味着对从天气预报到金融分析等任何事物的更快、更高效、更准确的预测。 这是对未来的有趣一瞥,我们的计算机可以像我们一样思考:拥抱混乱和复杂性,而不是感到困惑。
Kenna Hughes-Castleberry 是《Inside Quantum Technology》的特约撰稿人,也是 JILA(科罗拉多大学博尔德分校和 NIST 的合作机构)的科学传播员。 她的写作领域包括深度科技、量子计算和人工智能。 她的作品曾在《科学美国人》、《发现杂志》、《新科学家》、《Ars Technica》等杂志上发表。
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