天辰平台2019年,量子计算将以新的能力和速度向前飞跃

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对这些奇怪的机器来说,这是一个好年头。
 
量子计算机正变得越来越真实。不,你不会在短时间内玩《使命召唤》。但在2019年,谷歌、亚马逊、微软、Rigetti Computing和IBM都取得了重要进展,这可能有助于以其他方式将受原子尺度物理定律支配的计算机带入你的生活。
 
谷歌的量子霸权宣言是该领域最引人注目的时刻。这一成就——比“伟大”一词所暗示的更为有限——表明,天辰平台怎么样量子计算机有朝一日能够解决传统“经典”计算机无法解决的计算问题。
 
证明量子计算的进步是至关重要的。我们离实现量子计算的完整愿景还有几个突破。量子计算机使用的微小数据存储——量子位需要改进。用于编写和读取量子计算机结果的精密控制系统也是如此。尽管如此,今天的结果有助于证明,当炒作的火花不可避免地熄灭时,未来的研究资金将用于支持这项技术。
 
当量子计算机商业化时,它们将生活在数据中心,而不是你的办公桌上。不过,它们仍然能够改善你生活的许多方面。随着量子计算机找到优化业务的新方法,你退休账户里的钱可能会增长得更快,你的包裹可能会更快送达。你的电动汽车电池可能会更轻一些,在量子计算机开发出新的分子级设计后,新的药物可能会帮助你活得更久一些。更好的模拟可能会使流量减少一些。
 
但谷歌的量子优势只是实现量子计算承诺所需的众多步骤之一。
 
“我们将以循环的方式实现这一目标。我们将会经历很长一段时间没有任何事情发生的黑暗时代。“总有一天,这种新事物会真正改变世界。”
 
更多的量子位,更多的量子计算服务
 
2019年的发展包括:
 
IBM启动了其最大的量子计算机,一个拥有53个量子位元的模型,并表示,它预计在一项名为量子体积的测量中会出现指数增长,该测量跟踪了整体的量子计算能力。
 
云计算基础设施之王亚马逊网络服务(Amazon Web Services)增加了一项专注于研究的量子计算服务,名为Braket。这个名字来自于一个符号系统,叫做bra-ket,表示量子位的值。
 
Rigetti Computing的量子计算机加入了IonQ和D-Wave的行列,加入了亚马逊的Braket服务,推出了32位量子计算机,并计划推出128位量子计算机。
 
微软表示,基于“拓扑”量子位元的量子计算技术已经基本准备就绪,微软希望这种方法可以避开由量子位元引起的错误不稳定性所带来的许多问题。微软还推出了Azure量子云计算服务。
 
英特尔(Intel)宣布了一种名为“马脊”(Horse Ridge)的量子计算控制器芯片,用于缩小和简化与存储量子位元的量子处理器通信所需的硬件。
 
谷歌实现了量子霸权,在一个53量子位的量子计算芯片上运行需要200秒。谷歌还表示,计划效仿IBM现有业务,在2020年将量子计算机作为云计算服务对外开放。
 
AT&T开始研究量子网络——一种比量子计算更困难的技术。
 
等待量子计算
 
经典的计算机,包括从今天的智能手表到占据整栋大楼的超级计算机的所有东西,以代表1或0的比特来存储数据。量子计算机使用一种称为量子位的不同方法,它可以通过一种称为叠加的思想来表示1和0的组合。
 
福特和微软将量子计算流量模拟应用到经典计算机上。结果:一个流量路由算法可以减少73%的西雅图交通拥堵。
 
福特
 
多个量子位元的状态可以连接起来,让量子计算机同时探索一个问题的许多可能的解决方案。每增加一个新的量子位元,量子计算机就可以探索可能的解决方案的两倍数量,这是传统计算机不可能实现的指数增长。
然而,量子计算机非常挑剔。很难让量子位元保持足够长的稳定时间以返回有用的结果。与量子位元通信的行为会扰乱它们。工程师们希望增加误差修正技术,这样量子计算机就能处理范围更广的问题。
 
很多人都是量子计算的怀疑论者。甚至一些技术的支持者也承认,天辰平台我们离高性能量子计算机还有很长一段路要走。但量子计算已经是一项真正的业务。三星、戴姆勒、本田、摩根大通和巴克莱都是量子计算的客户。根据咨询公司德勤(Deloitte)的预测,在量子计算机上的花费将在本世纪20年代达到数亿美元,在本世纪30年代达到数百亿美元。中国、欧洲、美国和日本已经在投资计划中投入了数十亿美元。福特和微软表示,量子计算机的流量模拟技术已经显示出了实用价值。
 
量子计算机会做什么?
 
现在量子计算机主要用于研究。但是具有主流结果的应用程序很可能会出现。量子计算机的力量有望通过洞察分子的物理原理来创造新材料、化学过程和药物。量子计算机还将通过处理具有大量可能行动方案的情况下的数字,帮助更大程度地优化金融投资、送货路线和航班。
 
它们还将被用于破解当今的加密技术,这是间谍机构的最爱,即使你可能担心自己的隐私被泄露,或者有人窥探你的密码。适应量子计算未来的新密码学已经在进行中。
 
另一个很有前途的应用是人工智能,尽管那可能是几年以后的事情。
 
“最终我们将能够重新发明机器学习,”福雷斯特的霍普金斯说。但在2019年之后,量子计算领域还需要多年的稳定工作。“变革性的好处是真实而巨大的,但它们更多的是科幻和理论,而不是现实。”

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