（文章來源：網(wǎng)絡(luò)整理）

藥物、可充電電池和太陽能電池有什么共同之處？他們都有從量子力模擬中獲得巨大收益的潛力。問題是，即使對(duì)最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)來說，模擬這些系統(tǒng)的量子力學(xué)也是非常困難的。模擬需要跟蹤和計(jì)算隨著每個(gè)分子中電子數(shù)成指數(shù)增長的一些變化。

對(duì)于多系統(tǒng)，一個(gè)完整的量子力學(xué)模擬甚至需要一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)耗時(shí)數(shù)千年才能完成。這種模擬量子系統(tǒng)的困難激發(fā)了物理學(xué)家理查德·費(fèi)曼的靈感，他在20世紀(jì)80年代早期提出，開發(fā)一種以基本方式操作量子力學(xué)的計(jì)算機(jī)。費(fèi)曼的想法是，用一臺(tái)本身就是量子力學(xué)的計(jì)算機(jī)來模擬量子力學(xué)系統(tǒng)是很自然的，量子計(jì)算機(jī)不會(huì)受到被模擬系統(tǒng)狀態(tài)指數(shù)大小的影響，因?yàn)樗梢杂成涞酵瑯又笖?shù)大小的量子計(jì)算機(jī)的內(nèi)部狀態(tài)。

麥克馬洪的研究圍繞著使用物理系統(tǒng)以比目前更好的方式進(jìn)行計(jì)算，即使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)。在探索量子計(jì)算機(jī)的可能性的同時(shí)，麥克馬洪實(shí)驗(yàn)室還深入研究了替代經(jīng)典計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，如光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在這種結(jié)構(gòu)中，計(jì)算是用光而不是電子來完成的。麥克馬洪和他的同事們認(rèn)為他們的研究是在探索未來可能發(fā)生的事情，因?yàn)橛?jì)算機(jī)行業(yè)已經(jīng)接近于縮小硅芯片中晶體管的尺寸的極限，而硅芯片是目前提高計(jì)算機(jī)性能的主要來源。

研究人員并沒有試圖尋找提高當(dāng)前計(jì)算機(jī)處理器能力的方法，而是從更基礎(chǔ)的應(yīng)用物理學(xué)的角度來解決這個(gè)問題。“讓我們退后一步，問問自己，‘如果我們必須重新來過，我們會(huì)怎么做？’”“麥克馬洪說。“制造處理器最有效的方法是什么？”以量子計(jì)算為例，有許多技術(shù)可以用來創(chuàng)造基本的信息單位，稱為量子比特或量子位。麥克馬洪實(shí)驗(yàn)室目前專注于兩個(gè)領(lǐng)域：超導(dǎo)電路和光子學(xué)。

“在這兩種技術(shù)中，我們有很多想法想要嘗試，”麥克馬洪說。“在我們的光子方法中，目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)原型量子計(jì)算機(jī)，它的功能受到限制，但仍將是一臺(tái)經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法輕易模擬的機(jī)器。”在不久的將來，這將告訴我們我們的光子結(jié)構(gòu)在實(shí)踐中是多么的可行。在更遙遠(yuǎn)的未來，我們有可能制造出通用的量子計(jì)算機(jī)——能夠運(yùn)行任何算法的計(jì)算機(jī)。”

為了制造量子計(jì)算機(jī)，麥克馬洪和他的同事們需要克服他們所使用的技術(shù)的固有缺陷。例如，光子量子位元通常不會(huì)相互作用。這對(duì)量子計(jì)算來說是一個(gè)非常大的問題。另一方面，超導(dǎo)電路也有自己的問題。從表面上看，它們似乎是一種易于駕馭的技術(shù)；它們看起來與經(jīng)典的電子電路非常相似。一個(gè)主要問題是，它們必須在接近絕對(duì)零度的溫度下操作。

“如果不在很低的溫度下運(yùn)行它們，它們就不會(huì)表現(xiàn)出量子力學(xué)系統(tǒng)的特性，”麥克馬洪說。“保持電路足夠冷，同時(shí)增加它們的數(shù)量和它們執(zhí)行的計(jì)算的復(fù)雜性，這是一個(gè)艱巨的任務(wù)。”

麥克馬洪還想探索量子計(jì)算機(jī)的潛在用途，包括并超越費(fèi)曼最初提出的用于模擬量子系統(tǒng)的建議。麥克馬洪說：“我們正試圖找到一些有用的東西，我們可以用一個(gè)近期的量子計(jì)算機(jī)來回答一個(gè)關(guān)于量子引力的問題，或者更廣泛地說，是關(guān)于高能物理的問題，否則是無法回答的。”例如，我們能在量子計(jì)算機(jī)上模擬黑洞模型嗎？這有用嗎？我們不知道是否能找到什么，但嘗試一下很有趣。”

在未來，量子計(jì)算機(jī)可能只是眾多最適合執(zhí)行特殊任務(wù)的處理器之一，麥克馬洪說。“我們能否找到一種計(jì)算方法，它也許不能解決我們所有的任務(wù)，但能更有效地解決一些更重要的任務(wù)？”。

處理器執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)(特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的核心任務(wù)之一是矩陣向量乘法。這些乘法模擬了人工神經(jīng)元層之間的信息傳輸。運(yùn)行現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的經(jīng)典計(jì)算機(jī)使用巨大的處理能力來執(zhí)行矩陣計(jì)算。麥克馬洪正在通過構(gòu)建光子處理器來解決矩陣向量的乘法問題，這種處理器使用光而不是電子來執(zhí)行乘法和加法——這是他對(duì)自然適合計(jì)算的物理系統(tǒng)的追求的延續(xù)。

“如果你想到一束光，你可以把光束的不同部分解釋為編碼一個(gè)向量的不同元素，或者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子中，等同于不同的神經(jīng)元值，”麥克馬洪說。“作為光傳播工作原理的一個(gè)結(jié)果，如果你把光通過一個(gè)設(shè)計(jì)好的媒介或光學(xué)設(shè)備，使入射光束的不同部分以不同的數(shù)量分散在不同的方向，你可以把所發(fā)生的事情描述為矩陣向量的乘法。因此，只要將光照射在精心設(shè)計(jì)的光學(xué)儀器上，就可以執(zhí)行所需的矩陣向量乘法。

（責(zé)任編輯：fqj）