美媒：量子计算机究竟有何用途？

2024-12-04

美国趣味科学网站11月1日发表报道，题为《量子计算机来了——但我们为什么需要它们，它们将有何用途？》，报道编译如下：

量子计算机的速度有朝一日将超过地球上最快的超级计算机，但将用它们来取得什么成就？

技术公司正在向量子计算投入数以十亿美元计资金，尽管这项技术离实际应用还有若干年时间。那么，未来的量子计算机将有何用途？为什么有这么多专家确信它们将改变游戏规则？

建造一台能够利用量子力学不同寻常特性的计算机是自上世纪80年代以来一直存在争议的想法。但在近20年中，科学家们在建造大型设备方面取得了重大进展。现在，从谷歌和国际商用机器公司等众多技术巨头到几家资金充裕的初创企业，都已向这项技术投入了大量资金，并制造出数台各自独立的机器和量子处理器(QPU)。

从理论上说，量子计算机能够解决甚至连最强大的经典计算机都无法处理的问题。不过，普遍共识是，此类设备需要变得更大、更可靠，才能实现这一目标。然而，一旦做到了这一点，这项技术就有望破解化学、物理、材料科学甚至机器学习等领域内目前无法解决的众多难题。

加拿大滑铁卢大学量子计算研究所执行主任诺伯特·吕特肯豪斯对记者说：“它不仅仅像一台快速的经典计算机，这是完全不同的范式。量子计算机能够有效解决经典计算机无法完成的一些任务。”

最先进的技术

量子计算机最基本的构建单元是量子比特。它是一个量子信息单位，类似于经典计算机中的比特，但量子比特具有同时代表0和1的神奇能力。量子比特能在各种不同的硬件上运行，包括超导电路、捕获离子甚至光子(光粒子)。

如今最大的量子计算机刚刚突破1000个量子比特大关，但大多数量子计算机只有数十个或上百个量子比特。由于量子态对外部干扰——包括温度变化或杂散电磁场——的极端敏感性，量子计算机比经典计算组件更容易出错。这意味着目前很难在足够长的时间内运行大型量子程序来解决实际问题。

但是，美国麻省理工学院量子工程中心主任威廉·奥利弗说，这并不意味着如今的量子计算机是无用的。他在接受采访时说：“量子计算机如今的用途主要是，学习如何让量子计算机变得更大，以及如何使用量子计算机。”

制造更大的处理器为我们提供了关于如何设计更大、更可靠的量子机器的关键而深刻的见解，并提供了一个开发和测试新型量子算法的平台。它们还使研究人员得以测试量子纠错方案，而这对实现该技术的全部潜力将至关重要。这通常涉及在多个物理量子比特上传播量子信息，以创造一个韧性大得多的“逻辑量子比特”。

吕特肯豪斯说，这一领域最近的突破表明，容错的量子计算可能已不太遥远。量子时代计算公司、匡蒂纳姆量子计算公司和谷歌等几家公司最近展示了可靠生成逻辑量子比特的能力。吕特肯豪斯说，扩展到解决实际问题所需的数以千计乃至数以百万计的量子比特需要时间和工程方面的大量努力。但是，目标一旦实现，一系列激动人心的应用将进入人们的视野。

改变游戏规则

奥利弗说，量子计算能力的秘密在于一种被称为叠加的量子现象。这使得一个量子系统在被测量前能够同时占据多个态。在量子计算机中，这使得让量子比特处于代表所有潜在问题解决方案的叠加态有了可能。

奥利弗说：“当我们运行算法时，错误答案会被抑制，正确答案得到加强。等计算结束，唯一留下来的答案就是我们要找的那个。”

奥利弗还说，这使得因数量过于庞大而无法按顺序处理的问题有了解决的可能，而经典计算机就不得不按顺序处理。在某些领域，在问题数量增加的情况下，量子计算机的计算速度能够大大快于经典计算机。

奥利弗说，最明显的应用之一是模拟物理系统，因为世界本身就受量子力学原理支配。让量子计算机变得如此强大的那种奇特现象也使得经典计算机难以实现在有用的规模上模拟许多量子系统。但是，因为基于相同的原理运行，量子计算机应该能够有效地模仿各种量子系统的行为。

这可能对化学和材料科学等量子效应发挥重要作用的领域产生深远影响，并可能在电池技术、超导体、催化剂甚至制药等各领域带来突破。

量子计算机也有一些不那么令人愉悦的用途。若获得足够多的量子比特，数学家彼得·肖尔1994年发明的一种算法能够破解支撑当今大部分互联网内容的加密技术。幸运的是，研究人员已设计出规避这种风险的新加密方案。今年早些时候，美国国家标准与技术研究所还发布了现已实施的新的“后量子”加密标准。

显现多种用途

奥利弗说，量子计算机的其他应用目前在某种程度上是猜测性的。

人们希望这项技术能被证明对优化有用。优化是指找出一个有许多可能解决方案的问题的最佳解决方案。许多实际挑战可归结为优化过程，从缓解一个城市的交通流量到为物流公司寻找最佳配送路线。为一个特定的财务目标制定最佳股票投资组合也是一种可能的应用。

不过，到目前为止，大多数量子优化算法提供的还不是指数级加速。由于目前量子硬件的运行速度远远慢于基于晶体管的电子设备，在现实世界的设备上运行后，这些有限的算法速度优势会迅速消失。

与此同时，量子算法的进步推动了经典计算的创新。奥利弗说：“随着量子算法设计者提出各种不同的优化方案，我们在计算机科学领域的同僚也在推进他们的算法，而我们似乎拥有的这一优势最终也将消失。”

长期潜力不那么明显的其他积极研究领域包括利用量子计算机搜索大型数据库或进行机器学习，这涉及分析大量数据以发现有用模式。在这方面，加速也达不到指数级。此外，还有一个问题是，将大量经典数据转化成上述算法可以运行的量子态，这个缓慢过程能够迅速吞噬任何计算优势。

但奥利弗表示，目前还处于早期，算法突破的空间很大。这个领域仍处于发现和开发量子算法的构建单元——被称为“原语”、可以结合起来解决较复杂问题的较小数学过程——的过程中。

奥利弗说：“我们需要了解如何建立量子算法、识别并利用这些程序元素、找到新元素(如果它们存在的话)，且了解如何把它们组合起来制定新算法。”

吕特肯豪斯补充说，应该以此指导该领域未来的发展，企业在做出投资决策时应该牢记这一点。他说：“在我们推动该领域向前发展之际，不要过早关注非常具体的问题。我们仍然需要解决更多的一般性问题，然后，这可以分化为许多应用。”