瑞典查尔默斯理工大学(Chalmers University of Technology)的研究人员现在已经证明，他们可以用他们的小型但运行良好的量子计算机解决实际物流问题的一小部分。图片来源:Yen Strandqvist/查尔默斯理工大学(图片蒙太奇)
瑞典查尔默斯理工大学的研究人员已经证明，他们可以用小型但功能良好的设备解决实际物流问题的一小部分宁的量子计算机。
量子计算机已经在解决某些任务方面超越了普通计算机——不幸的是，这些任务完全没用。下一个里程碑是让他们做有用的事情。瑞典查尔默斯理工大学(Chalmers University of Technology)的研究人员现在已经证明，他们可以用他们的小型但运行良好的量子计算机解决实际物流问题的一小部分。
近年来，建造量子计算机的兴趣获得了相当大的势头，世界许多地方都在进行着狂热的工作。2019年，谷歌的研究团队取得了重大突破，他们的量子计算机解决任务的速度远远超过了世界上最好的超级计算机。缺点是，解决的任务没有任何实际用途——之所以选择它，是因为它被认为对量子计算机来说很容易解决，而对传统计算机来说非常困难。
因此，现在的一个重要任务是找到有用的、相关的问题，这些问题是普通计算机无法解决的，但一个相对较小的量子计算机可以解决的。
低温恒温器冷却着瑞典的量子计算机。图片来源:Johan Bodell/Chalmers科技大学
“我们希望确保我们正在开发的量子计算机能够帮助尽早解决相关问题。因此，我们与工业公司密切合作，”查尔默斯理工大学量子计算机项目的领导人之一、理论物理学家茱莉亚·费里尼说。该项目始于2018年。
Giulia Ferrini和Göran Johansson一起领导了这个理论工作，Chalmers的一个研究团队，包括一名来自航空物流公司Jeppesen的工业博士生，最近展示了量子计算机可以解决航空工业中的一个实际问题。
所有航空公司都面临航班安排问题。例如，将飞机分配到不同的航线代表了一个优化问题，随着航线和飞机数量的增加，这个问题的规模和复杂性会迅速增长。
研究人员希望量子计算机最终能比现在的计算机更好地处理这类问题。量子计算机的基本构造块——量子比特——基于与当今计算机构造块完全不同的原理，使它们能够用相对较少的量子比特处理大量的信息。
查尔默斯理工大学应用量子物理学助理教授Giulia Ferrini说:“QAOA算法有潜力在大规模上解决这类路线规划问题。”图片来源:Johan Bodell/Chalmers科技大学
然而，由于其不同的结构和功能，量子计算机必须以不同于传统计算机的方式进行编程。一种被认为在早期量子计算机上有用的算法是所谓的量子近似优化算法(QAOA)。
查尔默斯研究团队现在已经成功地在他们的量子计算机上执行了上述算法，这是一个带有两个量子比特的处理器，他们表明该算法可以成功地解决为飞机分配航线的问题。在第一次演示中，结果很容易得到验证，因为规模非常小——只涉及两架飞机。
通过这一壮举，研究人员首次证明了QAOA算法可以在实践中解决飞机分配航线的问题。他们还成功地将算法运行得比之前任何人都先进了一级，这一成就需要非常好的硬件和精确的控制。
“我们已经证明，我们有能力将相关问题映射到我们的量子处理器上。我们仍然有少量的量子比特，但它们工作得很好。我们的计划是先在小范围内让一切都运转得很好，然后再扩大规模，”Jonas Bylander说，他是负责实验设计的高级研究员，也是查尔默斯建造量子计算机项目的负责人之一。
研究团队中的理论学家还模拟解决了多达278架飞机的相同优化问题，这将需要一台拥有25个量子比特的量子计算机。
“当我们扩大规模时，结果仍然很好。这表明QAOA算法有潜力在更大的规模上解决这类问题，”Giulia Ferrini说。
然而，要想超越当今最好的计算机，就需要更大的设备。查尔默斯的研究人员现在已经开始扩大规模，目前正在研究5个量子比特。计划到2021年至少达到20个量子比特，同时保持高质量。
该研究结果发表在《物理评论应用》的两篇文章中。
引用:
“用更大的电路深度提高量子近似优化算法的成功概率”，作者:Andreas Bengtsson, Pontus Vikstål, Christopher Warren, Marika Svensson, Xiu Gu, Anton Frisk Kockum, Philip Krantz, Christian Križan, Daryoush Shiri, Ida-Maria Svensson, Giovanna Tancredi, Göran Johansson, Per Delsing, Giulia Ferrini和Jonas Bylander, 2020年9月3日，物理评论应用。DOI: 10.1103 / PhysRevApplied.14.034010
“将量子近似优化算法应用于尾部分配问题”，作者:Pontus Vikstål, Mattias Grönkvist, Marika Svensson, Martin Andersson, Göran Johansson和Giulia Ferrini, 2020年9月3日，Physical Review Applied。DOI: 10.1103 / PhysRevApplied.14.034009
这项研究是瓦伦堡量子技术中心(WACQT)的一部分，该中心是一项为期12年、耗资10亿美元的投资，主要目的有两个:发展瑞典在量子技术方面的专长，以及建造一个至少有100个量子比特的有用的量子计算机。该研究中心主要由克努特和爱丽丝·瓦伦堡基金会资助。
资讯来源：http://www.32k.com.cn/news/22782/
