編者按：2022年2月8日，谷愛凌在冬奧自由式滑雪女子大跳臺決賽中奪冠，這也是北京冬奧會中國隊奪得的首枚雪上項目金牌。

?

不論是通過僅一年的學(xué)習(xí)，就跳出左旋1620度高難動作，以188.25分的高分拿下冠軍；還是她在17歲提前完成全日制高中課程的同時，以接近SAT滿分的成績被美國斯坦福大學(xué)錄?。换蚴亲鳛橐幻杂墒交┻\動員，她代表中國在青年奧林匹克運動會、冬季極限運動會、國際雪聯(lián)世界杯及世界錦標(biāo)賽等重大賽事中共奪得11枚金牌......無疑都加冕了她“天才少女”的光環(huán)。

?

然而鮮為人知的是，2021年8月，谷愛凌結(jié)束隔離在北京訓(xùn)練的日子里，還在自學(xué)量子物理學(xué)。谷愛凌形容量子物理學(xué)是一種浪漫。在某些特定處理多維理論下的空間，能激發(fā)她的想象，谷愛凌接受采訪時說道：“聽這些理論的時候，我腦海里就像有電影在播放。”

?

那么，量子物理學(xué)究竟有哪些“魅力”讓谷愛凌都為之著迷？在經(jīng)典計算機與量子計算機的“拉鋸戰(zhàn)”中，量子計算又在扮演著哪些角色？也許從量子研究的領(lǐng)導(dǎo)者之一，福布斯理事會成員、NTT Research的?CEO，?Kazuhiro Gomi（五味?和弘）為《福布斯》雜志所撰寫的這篇專欄文章中可以略窺一二。

?

50年來，集成電路的小型化發(fā)展驗證了英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾 (?Gordon Moore ) 的預(yù)測——摩爾定律：每24個月芯片上的晶體管數(shù)量就會翻一番。然而，如果晶體管的大小現(xiàn)在已經(jīng)接近原子水平，我們是否真的達到了某種極限？隨著硅芯片發(fā)布周期的延遲，代表著這方面的進展正在放緩，可見這一挑戰(zhàn)非常艱巨。

?

當(dāng)晶體管變得足夠小時，由于量子效應(yīng)，電子很難停留在正確的邏輯門中。近年來，半導(dǎo)體公司們使用各種技術(shù)來保持摩爾定律的“活力”。計算機行業(yè)內(nèi)部分人士也正在從中央處理單元 (CPU) 轉(zhuǎn)向更強大和專用的圖形處理單元 (GPU)。顯然，這些轉(zhuǎn)變都引發(fā)了幾個問題：我們還能持續(xù)改進多久？我們必須做一些從根本意義上就截然不同的事情嗎？所謂的量子計算機在改進過程中發(fā)揮著什么作用？

?

不同的量子計算方法

?

利用量子物理學(xué)原理的新計算系統(tǒng)可以克服現(xiàn)有的限制與挑戰(zhàn)。例如，量子計算機可以解決傳統(tǒng)計算機無法及時處理的特殊“難題”。

?

《華爾街日報》的一篇文章表示，量子計算可以輔助發(fā)現(xiàn)基于公鑰的現(xiàn)有密碼系統(tǒng)的隱藏密鑰，頂級密碼學(xué)家們很清楚這種威脅存在的重要性。值得注意的是，量子計算的模式不止一種，每種都有優(yōu)缺點、落地時間規(guī)劃和最佳應(yīng)用場景。

?

一種模式是使用量子門，這是一種在多個量子比特上運行的基本量子電路。雖然它對噪聲和門糾錯的要求極高，但量子門適用于發(fā)現(xiàn)前面所說的隱藏密鑰。此外，在未來幾十年內(nèi)，該模式不太可能實現(xiàn)商業(yè)化，這足以讓密碼學(xué)家們有時間開發(fā)后量子加密算法。??

?

另一種基于量子門方法實現(xiàn)的新模式也正在出現(xiàn)，它具有不同的特性。該模式使用量子近似優(yōu)化算法（QAOA），對噪聲和門錯誤相對魯棒，適合組合優(yōu)化。缺點是依賴于復(fù)雜的混合量子/經(jīng)典計算機，理論上有一定的局限性。與沒有 QAOA 的量子門模式相比，它仍然可能需要十多年的時間才能進入市場。

?

第三種就是伊辛模型，該模型以物理學(xué)家恩斯特·伊辛命名，伊辛是解釋鐵磁態(tài)之間相變的先驅(qū)者。該模型有多種變體，但它沒有使用基于門的量子處理器，而是使用相干伊辛機 (CIM) 構(gòu)建了一個人工“自旋”網(wǎng)絡(luò)。

?

而相干伊辛機（Coherent Ising Machine，CIM）是一種采用光量子的耗散式架構(gòu)的量子計算機。與超導(dǎo)、離子阱等使用邏輯門計算架構(gòu)的其他技術(shù)路線相比，采用量子失諧而不是量子糾纏作為計算資源，更加類似于人腦神經(jīng)突觸的工作模式，天然更適合于形成超大規(guī)模的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對環(huán)境噪聲和錯誤有很強的抵抗力。

?

三種潛在應(yīng)用

?

讓我們轉(zhuǎn)向量子信息系統(tǒng)的一些潛在用途。隨著相干伊辛機的研發(fā)進展愈來愈快，意味著我們將比預(yù)期更快地看到基于CIM研發(fā)的相關(guān)應(yīng)用工具。以下是三個可能的應(yīng)用領(lǐng)域：

?

?藥物發(fā)現(xiàn)：這是一個經(jīng)常被提及的組合優(yōu)化問題，在新冠疫情大流行的當(dāng)下，它也是一個緊迫的問題。而尋找有效藥物需要找到合適的藥物分子的構(gòu)型，并與導(dǎo)致疾病的細菌或病毒上靶蛋白的構(gòu)型形成匹配，這一過程需要進行天文數(shù)字般的計算量。如今，經(jīng)典計算機已被用于模擬制藥領(lǐng)域以及生命和化學(xué)科學(xué)的其他領(lǐng)域中的化學(xué)相互作用，但迫切需要量子技術(shù)超越傳統(tǒng)的試錯法，來解決所有可能組合的龐大計算量。

?

?交通優(yōu)化：旅行推銷員問題（即確定訪問“n”個城市并返回出發(fā)城市的最短路徑）是一個經(jīng)典的“NP-Hard”問題。這類組合優(yōu)化問題及其變體形式經(jīng)常出現(xiàn)在交通物流行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)中，包括日常汽車的交通模式。從研發(fā)角度上看，雖然與發(fā)現(xiàn)一種新藥相比，在阻塞的高速公路上重新規(guī)劃交通所需的計算時間更少，但使用量子信息系統(tǒng)的優(yōu)勢在于速度能快很多：因為交通問題必須立即解決，而不是明天或下周。

?

?人工智能：量子技術(shù)非常適合某些類型的機器學(xué)習(xí)，例如圖像和語音識別。CIM的人工自旋網(wǎng)絡(luò)由類似于生物大腦中的神經(jīng)元節(jié)點構(gòu)成，通過迭代處理包含已知輸入和輸出的示例來“學(xué)習(xí)”。CIM 可以加速訓(xùn)練并提高現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能是“多層學(xué)習(xí)”或“深度學(xué)習(xí)”，并采用特殊的數(shù)學(xué)運算，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

?

有效共存

?

最后，這并不是一個“非此即彼”的場景，量子計算不會取代經(jīng)典計算。相反，它應(yīng)該用作加速器來處理特定類型的任務(wù)或應(yīng)用程序，而經(jīng)典系統(tǒng)將長期用于運行任務(wù)調(diào)度和人機界面。兩者都有優(yōu)點、缺點和最佳應(yīng)用場景。

?

該領(lǐng)域正在興起，在開始提供量子計算服務(wù)的公司中，方法和結(jié)果會有所不同。找到值得信賴的合作伙伴后，通過選擇一個難題并投入一些內(nèi)部資源來學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，早期應(yīng)用案例也將很快落地。

?

關(guān)于Kazuhiro Gomi?

?

Kazuhiro Gomi（五味?和弘）圖片來源：網(wǎng)絡(luò)?

?

Kazuhiro Gomi（五味?和弘）：NTT Research CEO?，也是NTT Research的物理學(xué)與信息學(xué)、密碼學(xué)與信息安全以及醫(yī)療與健康信息學(xué)的研究領(lǐng)導(dǎo)者，美國日本委員會的董事會成員、福布斯理事會成員。2009 年 9 月，Gomi 先生入選全球電信業(yè)務(wù) 100 人——這是電信行業(yè) 100 位最具影響力和影響力的人物之一。他于 2010 年至 2019 年擔(dān)任 NTT America Inc.的CEO，并于 2012 年至 2019 年擔(dān)任 NTT Communications 的董事會成員。

?