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量子電腦為何強大?它的發展又有哪些挑戰呢?(中)---- 科技政策與資訊中心網站
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2018/04/27 文/林明宜 │ 國家實驗研究院科技政策與資訊中心助理研究員

二.量子位元的可擴充性

另一個使量子電腦能夠進入實際應用的關鍵,是量子位元的可擴充性,現行主流量子運算技術之一的矽自旋量子,就是由於可以利用已經十分成熟的半導體技術,具有和現行電腦相容性,且被認為未來容易向上擴充,而吸引英特爾和其他研究人員投入研發。普林斯頓大學的實驗室近期在矽量子元件上有關鍵性的技術突破,製造出能夠準確控制兩個電子之間量子行為,以矽為材料的元件,且錯誤率極低。這個突破性的量子位元邏輯閘,由高度有序排列的矽晶體構成,晶體上布有數十奈米的氧化鋁線,用來遞送電壓,將兩個被能階隔開的電子困在特定的量子點,再利用短暫的降低能階隔閡,使兩個電子能夠互相交換資訊,達到量子糾纏狀態。這項研究是第一次在矽材料中成功達到量子糾纏。研究人員可以利用磁場控制量子位元行為,目前控制電子量子態穩定度達 99%,而邏輯閘的可靠度達到 75%,這項技術除了具有可擴充性,錯誤率在未來還可能再下降。

三.量子軟體研發

除此之外,為了使量子電腦真正發揮效能,專家們認為應該同步開發量子軟體。量子運算程式的複雜度和難度源於量子電腦的本質,運算時將帶有一定程度的雜訊,所以程式設計時必需將量子電腦的物理原理和位元限制納入考量,需要先預建雜訊模擬模型,以處理操作正確性的問題。而早期發展出的量子電腦由於運算硬體設計尚未統一,將具有不同性質的細微差別,軟體需要一定程度的客製化。運算的高複雜度也將帶動新的演算法和開發工具的需求,量子電腦軟體設計人員需具備深厚的物理、數學和軟體工程知識,跨領域、對各領域有深度知識的人才培育將會是軟體研發的關鍵,同時許多量子軟體都有開源式社群開發平台,以群策群力結合資源加速早期軟體開發速度。

量子電腦發展現況

目前最早實際被投入應用的量子電腦由 5 個量子位元構成,由 IBM 研發,採用的是超導迴路技術,IBM 並在 2017 年底開始提供 20 位元的商業化雲端量子運算服務。而 50 個量子位元是一個深具意義的里程碑,這代表著超越現有任何超級電腦可以達到的運算能力,象徵量子優越(quantum supremacy)時代的來臨,目前 IBM 已十分接近這個目標,建造出 50 量子位元的原型機,Google 的團隊也緊追在後,2017 年 11 月的自然期刊中,麻省理工學院、哈佛、加州理工學院的合作團隊和馬里蘭大學的量子運算中心也分別用不同的技術達到 50 個量子位元的運算系統;中國大陸在 2017 年底宣布將投資一百億美元成立新的量子電腦中心,預計在 2020 年開始運作,日本也加入國際量子競賽,宣布免費提供量子類神經網路服務,並將投資 2 億 6 千 7 百萬美元,在 2018 年開始十年量子研發計畫。雖然由於量子電腦特性,無法儲存資訊和運算結果,加上體積和所需要的硬體維護人員及費用高昂,在可見的未來都將與傳統電腦結合透過雲端提供運算服務,現在的量子電腦確實已經即將從實驗室步入實際應用,預備顛覆創新材料製造、化學製藥、人工智慧、網路安全和金融科技的領域。 量子電腦未來普及,將對社會帶來哪些改變與衝擊.

(一)量子電腦和人工智慧的結

量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等,科學家已經設計出多種量子演算法,來解決傳統電腦不易解決的問題。其中 2008 年由三位科學家 Harrow、 Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL,能夠快速解決多自由度,龐大的線性代數問題;而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算,因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合,機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。雖然短期內傳統的機器學習仍會較早開始實際應用在交通、醫學和金融市場,量子系統在產生真正亂數和處理非傳統二進位式資料會時將占有較大的優勢,例如傳統常應用於金融市場的蒙地卡羅機器學習演算法,需要產生真正的亂數才能有最佳表現,此時量子電腦的長處就可以被展現。許多量子機器學習新創公司已經開始研發如何利用量子系統加速機器學習,其市場潛能也吸引了許多資金投入。

( 知識學習科學百科 )
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引用
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