Kuantum dumasar-cahaya: Masa depan anu cerah tina komputasi kuantum

• Author:
• Ngaran pangarang

  Quantumrun tetempoan
• Pébruari 26, 2024

Ringkesan wawasan

Kamekaran panganyarna dina komputasi kuantum dumasar-cahaya nyarankeun parobahan dina téhnologi komputasi, pindah tina métode tradisional ngagunakeun partikel cahaya pikeun ngolah. Pergeseran ieu ngajangjikeun langkung éfisién sareng langkung gancang ngarengsekeun masalah dina sagala rupa widang sareng poténsi kauntungan lingkungan kusabab ngirangan kabutuhan énergi. Kamajuan ieu ogé nyababkeun patarosan penting ngeunaan kaamanan data, évolusi pasar padamelan, sareng daya saing téknologi global.

Kontéks kuantum dumasar-cahaya

Sababaraha kamajuan parantos lumangsung dina komputasi kuantum berbasis cahaya. Komputasi kuantum dumasar-cahaya, atawa komputasi kuantum fotonik, ngagunakeun foton (partikel cahaya) pikeun ngalakukeun komputasi. Sabalikna, komputasi tradisional ngagunakeun sirkuit listrik sareng bit. Dina Juni 2023, peneliti MIT manggihan yén nanopartikel perovskite lead-halida bisa ngahasilkeun aliran foton konsisten. Bahan-bahan ieu henteu ngan ukur ngajangjikeun pikeun panél surya anu bakal datang kusabab énténg sareng gampang produksina, tapi aranjeunna ogé nangtung pikeun poténsialna dina téknologi canggih sabab tiasa gampang dilakukeun sareng diterapkeun kana permukaan sapertos kaca.

Teras, dina Oktober 2023, para ilmuwan Cina ngadamel terobosan ku komputer kuantum dumasar-cahaya énggalna, Jiuzhang 3.0, anu parantos netepkeun rekor dunya énggal ku ngadeteksi 255 foton, langkung tebih tina miheulaanna Jiuzhang 2.0 113 foton. Kamajuan ieu ngamungkinkeun Jiuzhang 3.0 nedunan sajuta kali leuwih gancang ti Jiuzhang 2.0 dina ngarengsekeun masalah sampling boson Gaussian, model matematik kompléks nu dipaké dina komputasi kuantum. Hebatna, Jiuzhang 3.0 tiasa ngolah conto sampling boson Gaussian anu paling rumit dina ngan ukur hiji mikrodetik, tugas anu superkomputer panggancangna di dunya, Frontier, peryogi langkung ti 20 milyar taun kanggo réngsé. 

Tungtungna, dina Januari 2024, para ilmuwan Jepang ngumumkeun kamajuan anu signifikan dina ngaleungitkeun kabutuhan hawa ultra-rendah anu dibutuhkeun ku mesin kuantum berbasis cahaya ayeuna. terobosan maranéhanana ngawengku hiji-kinerja tinggi "cahaya dikomprés" sumber pikeun transmisi informasi ngawangun komputer kuantum kuat ku 2030. ngembangkeun ieu nawarkeun scalability poténsi jeung kaunggulan efisiensi kakuatan leuwih métode séjénna kawas superconducting jeung komputer kuantum basis silikon.

Dampak ngaganggu

Kamajuan dina komputasi kuantum dumasar-cahaya diharepkeun sacara signifikan ningkatkeun efisiensi sareng kagancangan komputasi. Kamampuhan téhnologi ieu pikeun beroperasi dina suhu kamar ngurangan kabutuhan sistem cooling kompléks, sahingga leuwih ramah lingkungan jeung ongkos-éféktif. Efisiensi ningkat sareng biaya operasional anu langkung handap tiasa ngadorong adopsi téknologi komputasi kuantum anu langkung lega dina sagala rupa séktor, ngagancangkeun panalungtikan sareng pamekaran dina intelijen buatan, élmu material, sareng kriptografi.

Ngembangkeun komputasi kuantum berbasis cahaya ogé tiasa nyababkeun aksés anu langkung gancang sareng terjangkau kana sumber komputasi canggih. Pergeseran ieu tiasa ningkatkeun kaamanan pribadi ngalangkungan metode enkripsi anu langkung canggih pikeun panyalindungan data. Dina pendidikan, kamajuan sapertos kitu tiasa masihan murid sareng panalungtik alat anyar pikeun diajar sareng mendakan. Salaku tambahan, nalika téknologi ieu dewasa, éta tiasa nyiptakeun kasempetan padamelan sareng jalur karir anyar dina komputasi kuantum sareng industri anu aya hubunganana.

Pamaréntah sigana bakal ningali kamajuan ieu salaku kasempetan pikeun ningkatkeun kamampuan nasional dina sains sareng téknologi. Investasi dina komputasi kuantum berbasis cahaya tiasa naekeun daya saing nagara dina industri téknologi tinggi sareng panalungtikan. Téknologi ieu ogé tiasa ngabutuhkeun apdet dina kerangka pangaturan, khususna ngeunaan kaamanan data, pikeun ngarengsekeun tangtangan anyar anu ditimbulkeun ku kamampuan komputasi canggih. Saterusna, pamaréntah bisa jadi kudu piara partnerships antara akademisi, industri, jeung lembaga panalungtikan pikeun pinuh ngungkit poténsi komputasi kuantum dumasar-light.

Implikasi kuantum dumasar-cahaya

Implikasi anu langkung ageung tina kuantum dumasar-cahaya tiasa kalebet: 

• Ningkatkeun kamampuan komputasi dina séktor panalungtikan, ngarah kana modél iklim sareng hasil panalungtikan panyakit anu langkung gancang sareng akurat.
• Papanggihan gancangan sareng pamekaran bahan sareng obat-obatan énggal, ngirangan waktos sareng biaya pikeun ngirimkeunana ka pasar.
• Ngaronjatkeun paménta pikeun métode énkripsi tahan kuantum, ngarah kana lonjakan investasi cybersecurity sareng inovasi dina téknologi panyalindungan data.
• Ngarobih fokus pendidikan nuju komputasi kuantum sareng widang anu aya hubunganana, nyiptakeun kasempetan diajar anyar sareng jalur karir dina téknologi anu muncul.
• Pamaréntah investasi dina infrastruktur komputasi kuantum sareng atikan, tujuanana pikeun meunangkeun kaunggulan kalapa dina kapamimpinan téknologi global.
• Parobahan dina dinamika geopolitik, sakumaha bangsa vie pikeun dominasi dina kamampuhan komputasi kuantum, berpotensi ngarah kana alliances anyar jeung saingan.
• Démokratisasi sumber daya komputasi tingkat luhur, ngamungkinkeun usaha leutik sareng lembaga riset bersaing sareng éntitas anu langkung ageung.
• Naékna metode komputasi anu hémat énergi sareng ramah lingkungan, nyumbang kana ngirangan tapak suku karbon dina industri téknologi.
• Transformasi model bisnis di séktor kawas keuangan sarta logistik alatan optimasi canggih tur kamampuhan modeling prediktif.
• Tantangan hukum sareng étika anu timbul tina kamampuan komputasi canggih, ngabutuhkeun peraturan anyar sareng struktur pamaréntahan.

Patarosan anu kedah diperhatoskeun

• Kumaha tiasa ngahijikeun komputasi kuantum dumasar-light kana sababaraha industri ngarobih deui pasar padamelan?
• Dina cara naon kamajuan komputasi kuantum tiasa mangaruhan kaamanan data global?