量子计算机与吉他似乎并无共同之处，但苏黎世联邦理工学院的研究人员却发现了一个令人意外的联系。物理学家Yiwen Chu与其团队开发出一套系统，利用微观机械振动来存储和操控量子信息，其原理与吉他琴弦振动产生音符颇为相似。
与乐器发出的声音不同，这些振动的频率远超人类听觉所能感知的范围。它们发生在一块微小的量子芯片内部，在那里充当一种新型的计算机内存。
通过利用这些振动，研究人员找到了一种方法，使量子计算机能够在高效处理信息的同时，获得一种灵活的工作内存。"量子处理器与量子内存之间的相互作用，为将量子计算机打造成一种强大且可靠的计算方式——用于执行传统计算机无法完成的运算——提供了至关重要的基础，"Yiwen Chu说道。
这项突破发表于《科学》杂志，提出了一种不同的量子计算机设计思路。许多现有系统将信息处理与存储紧密集成在一起，而Chu团队开发的架构则赋予这两种功能更为独立的角色。
受传统计算机启发的量子内存
研究人员的灵感来源于日常数字计算机的基本设计原理。在传统计算机中，中央处理器（CPU）负责执行运算，而信息则单独保存在工作内存中，通常被称为随机存取存储器（RAM）。这些组件的排列方式，对计算机运行效率的高低起着重要作用。
Chu团队的量子系统遵循了类似的原理。一个超导量子比特充当处理和控制单元，发挥着类似中央处理器（CPU）的作用。与此同时，一个独立的量子内存临时保存运算所需的信息，使处理器能够随时检索和修改这些信息。
两者之间的主要区别在于信息存储的方式。
"然而，在我们的量子工作内存中，信息并非以当今通常采用的电磁方式存储，而是以机械振动的形式存在，"Chu解释道。
量子计算机利用了量子物理中一些不同寻常的特性，包括叠加态——使量子系统能够同时处于不同状态的组合，以及纠缠态——在量子状态之间建立强大的关联。这些效应有望使量子机器在未来大幅加快某些极其复杂运算的求解速度，这些运算目前远超传统计算机的实际处理能力。
为何振动式量子内存可能更具优势
量子计算面临的最大挑战之一，是如何保持对量子信息的精确控制。用于运算的量子态非常脆弱，即使微小的干扰也可能导致信息丢失。为了可靠地完成运算，处理器与内存之间必须紧密配合，才能高精度地传递和操控量子态。
在这套新系统中，被称为机械谐振器的微观结构，以特定的振动模式保存信息。当超导量子比特需要调用这些信息时，它会读取存储的振动状态，执行所需的操作，再将修改后的信息返回内存。
许多现有的量子计算机则在超导量子比特之外采用电磁内存。研究人员对这类技术已有充分了解，并能将其结合，实现对量子态（包括读取、改变和操控已存储信息）极为精准的控制。
然而，电磁内存系统存在一个明显的弊端：它们往往占据相当大的空间，这使得将实验性量子设备扩展为研究机构和产业界最终所需的更大、更强大的计算机变得颇为困难。
机械谐振器则展现出若干潜在优势。它们体积明显更小，有助于实现更紧凑的设计。同时，它们还能支持多种不同的振动模式，相比传统电磁内存，能够提供同时存储更多信息的可能性。
另一个重要优势在于，机械振动能够在存储信息开始衰减之前，将量子态保持更长时间。更长的存储时间可能有助于完成那些需要在多个处理步骤中始终保持信息可用的复杂运算。
新型量子计算机通过重要测试
发表于《科学》杂志的这项研究，首次通过实验证明了机械谐振器能够与超导量子比特协同工作，共同完成量子运算。这一结果确立了基于振动的内存作为电磁存储的一种可行替代方案。
这一成果的意义不仅在于存储信息本身。Chu团队证明了其架构既能处理相对简单的运算，也能应对更具挑战性的量子操作。
为评估该系统，研究人员测试了两种重要的计算技术：量子傅里叶变换和周期查找。这两者都是量子计算中的基础工具，需要计算机以相当高的精度协调多个量子态。
"量子傅里叶变换是许多量子算法所必需的一种基础计算程序。我们所实现的周期查找算法，正是展示该程序应用方式的一个例证，"Chu团队的博士生、论文合著者Igor Kladaric解释道。
成功完成这些任务，要求系统能够同时存储、控制并维持多个量子态之间的相干关系。实验结果表明，这套新架构能够满足这些要求，这为该系统具备真正的量子运算能力（而非仅仅作为存储设备）提供了有力证据。
迈向强大量子计算机的可期一步
此项研究最重要的发现之一，是这套新系统原则上能够执行任意量子运算所需的全部基本操作。这意味着该架构已具备构建一台可编程、通用型量子计算机所需的核心能力。
然而，在实验芯片上验证这些能力只是第一步。接下来的主要挑战，是在保持实验室中已展示出的精度和可靠性的同时，将该技术扩展至处理能力更强的大规模系统。
Chu及其同事正继续探索如何进一步发展这一方案。其长远成功与否，将取决于随着组件数量增加和运算复杂度提升，机械量子内存能否持续保持有效性。
能够广泛应用于科研与产业的实用化量子计算机，距离我们仍有一定距离。尽管如此，苏黎世联邦理工学院团队通过证明微小的机械振动能够充当紧凑而强大的量子内存，为实现这一目标展示了一条颇具前景的新路径。
