量子计算机Boeeralis利用可编程光子传感器实现计算优势

来自完全可编程光子处理器的高维 GBS。来自脉冲OPO的单模挤压状态的周期性脉冲序列进入三个动态可编程的基于环路的干涉仪序列。每个环路包含一个VBS，包括一个可编程移相器和一个光纤延迟线。在干涉仪的输出端，高斯状态被发送到1到16个二叉开关树（解复用器），该树在PNR读出之前对输出进行部分解复用。所得的检测到的216个光子数序列，在大约36 μs内，包括一个样品。光纤延迟以及伴随的分束器和移相器在时间相邻和远距离模式之间实现门，从而在量子电路中实现高维连接。在每个循环阶段的上方描绘了正在逐步合成的多部分纠缠高斯状态的晶格表示。第一级（τ）在一维中影响最近邻模式之间的双模可编程门（绿色边缘），而第二级（6 τ）和第三（36 τ）介导模式之间的耦合，这些模式在第二维和第三维（分别为红色和蓝色边缘）中由6个和36个时间箱隔开。该器件的每次运行都涉及 1，296 个实际参数的规范，对应于所有 VBS 单元的设置顺序。图片来源：《自然》（2022）DOI： 10.1038/s41586-022-04725-x

来自加拿大Xanadu和美国国家标准与技术研究所的一组研究人员声称，他们的量子计算机Boeeralis在接受玻色子采样挑战方面取得了计算优势。在他们发表在《自然》杂志上的论文中，该小组描述了他们的计算机及其在应对挑战时的表现。巴西联邦弗鲁米嫩塞大学的丹尼尔·乔斯特·布罗德（Daniel Jost Brod）在同一期杂志上发表了一篇新闻与观点文章，概述了量子计算的简短历史以及该团队在这一新工作上所做的工作。

随着工作继续朝着真正可用的量子计算机发展，研究小组为他们正在研究的设备添加更多功能，然后对其进行计算优势测试。这样的测试旨在表明给定的设备能够处理一个问题，这个问题需要传统计算机运行很长时间才能运行，这样做是不切实际的。

在这项新的努力中，研究人员使用光子来表示量子位的光子机器接受了玻色子采样挑战。技术上称为高斯玻色子采样挑战，它涉及准备光态并通过分束器网络引导它们，然后计算有多少光子到达探测器。最好的现代计算机在尝试挑战时很快就会陷入困境，而理论表明量子计算机应该大放异彩。之前为迎接挑战所做的努力涉及使用76至113个光子。该团队在这项新努力下建造的机器能够访问多达219个光子，而它平均为125个 - 这是一个重大的飞跃。

在运行挑战时，团队发现Boeeralis能够在36微秒内执行指定的任务。研究人员计算出，最好的传统计算机需要大约9000年才能完成相同的任务。研究人员声称，这种差异显示出计算优势。研究人员通过测试Boeeralis给出的输出，将他们的工作更进一步，并证明它不能被欺骗，证明它给出的答案是正确的。

更多信息：Lars S. Madsen等人，可编程光子处理器的量子计算优势，Nature（2022）。DOI： 10.1038/s41586-022-04725-x

Daniel Jost Brod，Loops简化了提高量子计算优势的设置，Nature（2022）。DOI： 10.1038/d41586-022-01402-x

期刊信息：《自然》