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微软发布量子计算最新成果,证实拓扑量子比特的物理机理

发布人:MSRAsia 时间:2022-04-17 来源:工程师 发布文章
编者按:量子计算有望帮助我们解决人类所面临的一些最严峻的挑战。然而,在这个新生领域,我们仍处于发展的早期阶段。目前,在量子计算机的帮助下,研究人员已经能够开展一些有趣的研究项目,但他们仍然受制于系统规模的不足,无法开展更多研究。现有的量子计算机所依赖的量子比特有很多类型,但迄今为止还没有哪一类能够扩展到足够多的量子比特,以充分发挥量子计算的潜力。
微软正在采用一种更具挑战性但最终更有前景的方法来扩展量子计算的规模——拓扑量子比特。在理论上,它比现有方法产生的量子比特更加稳定,而且不会牺牲大小或速度。我们已经可以生成拓扑超导相及其伴随的马约拉纳零模态(Majorana zero modes),为构建可扩展的量子计算机扫清了一个重大障碍。
本文是对我们的研究工作和方法的阐述,其表明了拓扑量子比特背后的基础物理机理是成立的——这项研究首次观测到了 30μeV 拓扑间隙,为拓扑量子计算的潜在未来奠定了基础。尽管在工程上依然存在挑战,但这一发现为我们实现规模化量子计算机的方法提供了基石,使微软向着在 Azure 上创建量子机器的目标迈出了关键一步。点击阅读原文访问 Azure Quantum,开始使用量子计算。


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微软量子团队观察到在砷化铟铝异质结构中存在的30μeV拓扑间隙

拓扑量子计算是实现硬件级容错的途径之一,有望实现具有高保真量子比特、快速门操作和单模块架构的量子计算系统。拓扑量子比特的保真度、速度和大小由一种被称为拓扑间隙(topological gap的特征能量来控制。只有当人们能够可靠地产生物质的拓扑相,并通过实验验证一个拓扑相内确实存在量子比特的子组件(并准备好进行量子信息处理)时,这条路径才能行得通。这实现起来并不容易,因为拓扑相的特征在于其基态的长距离纠缠,而传统实验无法轻易探测。


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我们团队在一年前提出了 “拓扑间隙协议” TGP(topological gap protocol)[1],并将其作为量子传输测量中拓扑相位的识别标准,解决了这一难题。拓扑超导线的末端具有马约拉纳零模态,导线的两端都有一个实费米子算符,类似于 Ettore Majorana 在1937年构建的实费米子波动方程。


因此,存在两个相反的费米子宇称量子态,只能通过耦合到两端的相位相干性探针来测量。在电测量中,马约拉纳零模态(参见图1)会导致局部电导出现零偏压峰(ZBPs: zero-bias peaks。然而,局部 Andreev 束缚态(Andreev bound states和无序性也可能出现零偏压峰。因此,TGP 仅专注于高度稳定的 ZBPs。最重要的是,它使用非局部电导来检测体相变(bulk phase transition。这种相变必须存在于普通的超导相和拓扑相的边界上,因为它们是物质的两个不同相,就像水和冰。


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图1:拓扑超导纳米线的局部态密度与能量和位置的关系。


我们使用包含材料堆叠、几何形状和缺陷等细节的模型对我们的设备进行模拟。仿真实验表明,TGP 是一个检测设备拓扑相位的严格标准。更为重要的是,传递协议的条件是在测量任何设备之前就已经设定好的,即在非局部电导建立具有无间隙边界的间隙区域上,设备两端都存在稳定的 ZBPs。考虑到拓扑相识别所涉及的微妙差异(这源于缺失局部有序参数),TGP 的设计原则之一就是避免确认偏差(confirmation bias。特别是,在整个操作范围内扫描设备,而不仅是“搜索”某个人们希望出现的特征,例如单个 ZBP。


位于美国加利福尼亚州圣巴巴拉的微软 Station Q 是微软量子项目的发源地。在过去16年间,它一直是一个拓扑相和量子计算半年度会议的东道主。由于新冠大流行而被迫中断了两年之后,Station Q 线下会议于3月初恢复举办。在这场工业界和学术界的量子计算领导者出席的会议上,微软宣布,已开发了多个能够通过 TGP 的设备。


我们的团队测量到了超过 30μeV 的拓扑间隙。这是实验中噪音水平的三倍多,并且温度上也高出了类似的量级。这是一个里程碑式的科学进步,也是拓扑量子计算之旅中的关键一步。拓扑量子计算依赖于任意子(拓扑准粒子上的两个原始操作)的融合和编织。拓扑间隙决定了物质底层状态,为这些操作提供容错性。能够实现这些操作的更为复杂的设备需要多个拓扑线段,并依赖 TGP 作为其初始化过程的一部分。我们的成功取决于模拟、增长、制造、测量和数据分析等各个团队之间的密切合作。每个设备设计都经过了模拟,以便在设备制造之前对其超过23个不同的参数进行优化。这使我们能够在设计阶段就确定设备的调试程序。


我们的结果得到了详尽的测量和严格的数据验证程序的支持。我们从局部和非局部电导的组合中获得了多个设备的大规模相位图。我们用迷惑 TGP 的模拟数据对分析程序进行了验证,这使我们能够以较高的置信度排除各种虚假设(null hypotheses。此外,数据分析由与数据获取团队不同的团队主导,这是我们在团队内部不同组别之间进行校验和制衡的一部分。此外,独立顾问专家委员会正在审核我们的结果,截至目前,我们得到了非常积极的反馈。


随着基础物理学机理的论证,下一步就是建立拓扑量子比特。我们设想,与其他量子比特相比,拓扑量子比特将兼具速度、大小和稳定性。我们相信,未来它终将能够为完全规模化的量子计算机提供动力,这也将帮我们实现量子计算的全部潜力,以解决当今社会面临的最复杂和最紧迫的挑战。


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关键词: AI

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