La Cina fa un grande passo avanti svelando un prototipo di computer quantistico chiamato Jiuzhang 2.0 con 113 fotoni rilevati, facendo passi da gigante nell’accelerazione del calcolo quantistico.
Lo studio ha utilizzato il campionamento del bosone gaussiano (GBS), un algoritmo di simulazione classico, per fornire un modo altamente efficiente per dimostrare l’accelerazione computazionale quantistica durante la risoluzione di alcuni compiti ben definiti.
Con 113 fotoni rilevati, Jiuzhang 2.0 può implementare settilioni di GBS su larga scala più velocemente del supercomputer esistente più veloce del mondo e 10 miliardi di volte più veloce della sua versione precedente, Jiuzhang.
In poche parole, ci vorrebbero circa 30 miliardi di anni perché il supercomputer più veloce risolva un problema che Jiuzhang 2.0 può risolvere in un solo millisecondo. Lo studio, condotto dal fisico quantistico cinese Pan Jianwei, è stato pubblicato online sulla rivista Physical Review Letters.
Ispirato dal concetto di amplificazione della luce a emissione stimolata da radiazioni (LASER), il team ha sviluppato una sorgente di luce spremuta stimolata con elevata luminosità e contemporaneamente purezza ed efficienza prossime all’unità per GBS scalabili.
Nel dicembre 2020, i ricercatori avevano creato il prototipo di computer quantistico Jiuzhang attraverso il quale sono stati rilevati fino a 76 fotoni, ottenendo un vantaggio computazionale quantistico. Il suo sistema di calcolo quantistico può implementare GBS su larga scala 100 trilioni di volte più velocemente del supercomputer esistente più veloce al mondo.
Lu Chaoyang, membro del team di ricerca e professore alla China University of Science and Technology:
“Rispetto a Jiuzhang, abbiamo notevolmente migliorato le prestazioni e l’efficienza di raccolta della sorgente di luce quantistica, aumentato il numero di fotoni rilevati e dimostrato la programmabilità di fase del computer quantistico GBS”.
Secondo il team, la capacità di supercalcolo di Jiuzhang 2.0 ha un potenziale di applicazione in aree come la teoria dei grafi, l’apprendimento automatico e la chimica quantistica.
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