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量子計算的發展歷史
量子資訊科學(Quantum Information Science),是結合物理學(Physics)與資訊科學(Computer Science)的一個新興交叉領域,它涉及物理、數學、電腦、通訊、工程和材料等多門學科。
量子電腦 (Quantum Computer) 的構想起源於 1980 年代初期,當時 Paul Benioff 提出圖靈機 (Turning Machine),原則上可以用量子力學的方式來操作的原理,Richard Feynman 則認為圖靈機無法有效完整地模擬量子力學,所以更進一步提出基於可逆計算的量子電腦模型;之後,David Deutsch 提出第一個通用量子杜林機與量子平行理論的模型。然而這些論點在當時並未獲得大家的重視,主要原因在於這些量子電腦的研究太過抽象,而且顯示它們運算時容易受到外界的干擾而出錯,而且不易修正。
而量子資訊科學取得突破性的進展則是近 10 年內的事。1994 年 AT&T 的 Peter Shor 博士提出快速完成質因數分解的第一個量子演算法,這在傳統資訊領域裡被認為是無法有效率地計算的一個 NP 問題。
Shor 的量子因式分解演算法是以量子力學為工作原理,它跟古典演算法的邏輯完全不一樣。以因式分解一個 300 位數的半質數為例,若用古典演算法來解需要 1024 個步驟,而以運算速度為 1012Hz 的電腦來計算,每一個步驟需要一個週期,總共需要 15 萬年的時間才能解決,但是若以量子演算法來解,只需要約 1010 個步驟,以運算速度相同的電腦來計算,而且每一個步驟所需的時間都跟古典演算法相同,那麼不到 1 秒,這個因式分解就解出來了。
所以,Shor 把量子計算帶入了一個嶄新的境界,也導致了今天量子計算 (Quantum Computation) 和量子資訊 (Quantum Information) 的研究熱潮。
量子電腦跟傳統電腦的差異
量子電腦為什麼有更強的計算能力?答案在於量子電腦所處理的資訊是以量子位元代表,而非普通位元。
傳統電腦利用 0 與 1 做為代表資訊的基本單位,在實際操作上則以電流在邏輯閘上的流通與否,來完成各種邏輯運算。而量子資訊的基本單位是量子位元(Quantum Bit/Qubit),藉由電子、原子的量子物理特性,把量子位元用自旋 1/2 的電子,或是具有二能階的原子來代表。
量子位元與傳統數位位元最大的差異是,某一時刻數位/類比的傳統位元只處在一種狀態,但量子位元卻可同時具有 0、1 及其線性的疊加狀態,由此構成一個「疊加狀態」,這是一種可以讓 0 的一部份與 1 的一部份共存的狀態。
重量級量子計算與奈米中心簡介
加拿大安大略省的滑鐵盧大學(University of Waterloo)的量子計算研究所(Institute for Quantum Computing,IQC)從 2002 年立以來就不斷地擴張,發展到目前為止是世上第二大的量子計算實驗室。
連 BlackBerry 的創辦人 Mike Lazaridis 在退出董事會後,也開始專注於量子計算和奈米科技領域,10 年前就出資贊助 IQC 成立理論物理學周邊研究所(Perimeter Institute for Theoretical Physics),2008 年再出資 5000 萬加元贊助 IQC 成之新的量子奈米究中心:Mike and Ophelia Lazaridis Quantum-Nano Centre, QNC,耗資約 1 億 6000 萬加元。
2013 年 3 月,Lazaridis 和另一位 BlackBerry 的創辦人Doug Fregin,投入 1 億加元 (約 9700 萬美元) 成立了一個叫 Quantum Valley 的投資基金,其聚焦於量子資訊科學的技術商業化。Lazaridis 曾經表示過:我們已經錯過了第一次量子革命,也就是矽的革命 (Silicon Revolution),不能再錯失這次機會了。
其中,理論物理學周邊研究所還以科學史上五位物理偉人 (牛頓 Isaac Newton、馬克斯威爾 James Clerk Maxwell、愛因斯坦 Albert Einstein、波爾 Neils Bohr、狄拉克 Paul Dirac) 的名字向全球廣徵人才,出任該研究所的五個講座研究員。
IQC 管理階層對自己的期許
在 IQC 裡,你的手機是無法正常運作的!即使有一列載貨列車從不遠處駛過,你也感覺不到任何的震動,或是聽到任何的聲音。在你進入奈米無塵室工作之前,必須先受過三個月的訓練。
IQC 的專案經理 Rob Crow 說:我們所負責的研究工作的定位處於純理論研究 (Pure Research) 和技術創新 (Technological Innovation) 的交界處。
IQC 新成立的實驗室共花了7 年的時間才建立完成,因為它必須完全隔絕來自外界的輻射 (Radiation),振動 (Vibration) 和污染 (Contamination),而且,內部的空間可以容納目前近 200 位研究員以及後續擴編的人員。
IQC 的資深經理 Martin LaFores t附和說:震動 (Vibration) 和聲音 (Sound) 都是分子的移動,當分子移動時分子層級的奈米技術組裝是很難完成的,所以花了 7 年的時間才完成。
Crow 解釋,他們的「聖杯」任務,是開發出第一台通用型量子電腦,它可以執行複雜的計算,而且比現有的超級電腦效能更好。
如果有了成果,它的影響將是重要的。
你能想像我們將有更好的模擬能力 (Simulation Capabilities) 和創新的技術應用在生物學的研究 (Biological Studies) 上;也將有更好的天氣/氣候建模電腦 (Weather and Climate Modeling Computers),還有令人驚喜的資料加密能力 (Cryptography Capabilities),和量子感測器 (Quantum Sensors),這些進展將可以應用在映對地球內部做地質的探勘活動上(Geological Exploration),在過去,這是很難做到的,但因為量子計算的突破,讓實現的可能性愈來愈高。
甚至,我們可以做出像科幻影集《星際迷航 (Star Trek)》 裡 McCoy 醫生用來協助診斷的科學分析儀 (Medical Tricorder)。
LaForrest 接著說,他們有信心可以實踐出這些工具,目前我們已經可以把磁振造影 (Magnetic Resonance Imaging) 的技術做到分子層級了。Crow 也表示,他們正努力朝向開發出第一部量子電腦,如果實現了,它的意義將勝於登陸月球。
各國在量子計算的發展概況
在美國,大型的國防與安全機構如陸軍研究處、美國國家安全協會、NASA、國防研究計畫局等,每年用在量子計算與量子資訊的經費約有一億五千萬美元。在大學設有大型研究機構,以從事理論與實驗並行研究的學校有加州理工學院、麻省理工學院、史丹佛大學與柏克萊加州大學;在國家級實驗室方面有羅斯阿拉摩斯(Los Alamos)及噴射推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory,JPL)的投入。另外,HP、IBM、Microsoft 與貝爾實驗室等私人研究機構與公司,在研究上也有驚人表現,例如,HP 的研究員已經發表了有關風險與獲利的量子演算法。
而 Google 也在 2013 年 5 月宣布與美國太空總署(NASA)及美國大學太空研究協會(Universities Space Research Association,USRA)共同成立量子人工智慧實驗室(Quantum Artificial Intelligence Lab,QAIL),期望以量子運算來解決目前最具挑戰性的各種電腦科學問題,特別是在機器學習。
Google 的工程總監 Hartmut Neven 就表示,機器學習為的是能建立一個更好的模型以對這個世界有更準確的預測,由於這是一個相對困難的技術,傳統的電腦並不適合用來處理這類有創意的問題,例如,要找到被覆蓋的山谷中的最低的位置,傳統電腦可能從任一個表面開始逐漸往下尋找低點,但量子運算則可以挖掘隧道來找到被隱藏的低點。
在歐洲,至少已有 20 個國家參與量子資訊的研究,1999 年有 20 個大型計畫發表,例如因斯布魯克(Innsbruck)、羅馬、日內瓦大學,他們對瞬間傳輸與長距離安全通訊已經有重要的成果。
在亞洲,臺灣的成功大學在 2002 年建立了國內第一個涵蓋理論與實驗的量子資訊研究團隊,並於 2003 年成立了第一個量子資訊科學研究中心。新加坡的新加坡國立大學則在 2007 年配合新加坡政府加大研發籌碼,宣佈將斥資 1 億 5000 萬新元,約新台幣 32 億 7000 萬元,成立世上最大,同時也是東南亞第一個量子計算實驗室 (Quantum Computing Lab),並希望在 5 年內成為領導這個領域的研究中心。日本則在 2001 年開始將量子資訊研究作為新的五年科技基本計畫的四大重點之一,投入大量的研究經費,目前已知的研究單位有 NEC 與 NTT,大學研究機構有玉川大學量子通信研究部門;韓國則有漢城大學從事相關研究。
中國大陸方面近期非常積極投入量子資訊這個領域,尤其在演算法、量子糾纏態與量子密碼論的研究上,成立了多個量子資訊與計算研究機構,如中國科技大學的量子通信與量子計算實驗室、教育部量子資訊與量測重點研究室,原子、分子與奈米科學中心的量子資訊研究,此外北京、清華大學亦聯合成立量子信息與測量重點實驗室等。
量子計算發展至今約 20 年,隨著實驗設備與技術的不斷創新,目前已有不少成果。
(資料來源:國科會、物理雙月刊、VentureBeat、iThome;圖片來源:annie.kisskiss, CC Licensed)
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