"中性原子量子计算机领域的领导者 QuEraComputing 今天宣布，它已获得国防高级研究计划局 (DARPA) 的两项资助，作为“想象明天量子实际应用”(IMPAQT) 计划的一部分，以推进量子计算机的发展。最先进的量子算法和应用程序开发。QuEra 获得的两项资助分别是“使用中性原子的量子库学习及其应用”和“基于横向逻辑门的纠错量子架构”。此外，QuEra 的五个合作伙伴还因其在 QuEra 基于中性原子的量子计算机上进行的项目获得了 DARPA IMPAQT 资助。 DARPA IMPAQT 计划资助新颖的应用程序和算法，这些应用程序和算法可以使用可在未来几年内进行演示的实用量子平台。IMPAQT 寻求将量子计算研究人员与在经典平台上工作的应用领域专家联系起来，以解决他们的目标问题。 QuEra 的技术建立在大规模中性原子阵列之上。目前，它在 Aquila 级机器上为用户提供多达 256 个量子位，可在主要公共云平台上访问，并且该公司正在积极努力扩大到更高的数量。QuEra 的设计独特地结合了系统尺寸、一致性和创新的模拟量子处理模式，为解决机器学习、优化和模拟问题提供了新方法。此外，Aquila 机器还提供了 FPQA™ 技术的额外优势，这是一种现场可编程量子位阵列，可以灵活地重新配置其量子位定位，相当于为每次计算设计新的芯片布局。该硬件由 Bloqade™ 进行补充，这是一个开源软件包，有助于以这种新方式表达和测试问题。 第一个获得 DARPA IMPAQT 资助的 QuEra 项目专注于“使用中性原子的量子储层学习及其应用”，并且基于该团队之前对 MNIST 手写数字数据集方法的量子机器学习概念验证。在为期 12 个月的项目中，QuEra 将推进这一概念验证，将其转变为成熟的大规模演示，展示如何使用 QuEra 的中性原子量子硬件解决实际利益的分类问题，确定性能该方法，并将其与其他经典方法进行比较。QuEra 将通过确定进一步的策略来对硬件中的问题进行编码，从而增强该方法的适用性，从而能够在现实生活中的用例中寻求进一步的应用，并研究较大 N*q 的优势，其中 N 是电路深度，q 是量子位的数量。 第二个项目“基于横向逻辑门的纠错量子架构”旨在通过使用横向逻辑纠缠门来增强现有的表面代码量子计算方案，并详细分析其最先进的实现和性能中性原子阵列量子计算机。QuEra还将研究关键算法子程序和小规模量子算法的具体设置的节省。这有可能将每个门所需的时空资源从 O(d3) 减少到 O(d2)，从而允许实现逻辑电路的物理 q*N 资源减少一个数量级 (10x)。 QuEra 首席执行官 Alex Keesling 表示：“我们很荣幸获得 DARPA 的 IMPAQT 资助，这证明了我们在中性原子量子计算领域所做的开创性工作。” “这些资助将突破优化和机器学习的可能性界限。随着我们不断扩展中性原子机器，我们不仅在提升 QuEra 的功能，而且还在提升 QuEra 的性能。我们正在为更广泛的量子生态系统做出贡献。” 获得 DARPA IMPAQT 资助的五个合作伙伴也在 QuEra 的量子计算机上运行，他们的研究重点集中在多个领域，包括： 穆迪 – 预测影响保险公司的事件。 哈佛 - 可编程中性原子量子模拟器上的模拟数字量子机器学习。 BlueQubit – 经典方法不足的领域，特别是在吉布斯采样方面。 Polaris Quantum Biotech – 量子辅助药物发现。 帕多瓦大学 – 将在 QuEra 硬件上运行的量子模拟数值基准测试。"
去年，美国国家标准与技术研究所（NIST）选择了四种算法，以抵御量子计算机的攻击。现在，该机构已经开始标准化这些算法的过程——在提供这些数学工具之前的最后一步，以便世界各地的组织能够将它们集成到他们的加密基础设施中。 今天，NIST发布了2022年选定的四种算法中三种算法的标准草案。FALCON的第四个算法标准草案将在大约一年后发布。 NIST呼吁全球密码社区在2023年11月22日之前提供关于标准草案的反馈。 NIST数学家、该项目负责人达斯汀？穆迪（DustinMoody）说：“我们正接近隧道尽头的光明，人们将有他们在实践中可以使用的标准。”。“目前，我们正在征求对草稿的反馈意见。我们是否需要更改任何内容，是否遗漏了任何内容？” 敏感的电子信息，如电子邮件和银行转帐，目前使用公钥加密技术加以保护，这种技术是基于传统计算机无法轻易解决的数学问题。量子计算机仍处于初级阶段，但一个足够强大的计算机可以解决这些问题，击败加密。新标准一旦完成，将为世界提供第一批保护敏感信息免受这种新威胁的工具。 多年评估过程 NIST开发量子抵抗算法的努力始于2016年，当时该机构呼吁世界密码专家向NIST的后量子密码标准化项目提交候选算法。截至2017年11月的截止日期，来自数十个国家的专家提交了69个合格算法。 NIST随后发布了69个候选算法供专家分析，并在可能的情况下进行破解。这一过程是公开和透明的，许多世界上最优秀的密码专家参加了多轮评估，从而减少了候选人的数量。 虽然量子计算机的强大到足以击败目前的加密算法还不存在，安全专家说，这是很重要的计划提前，部分原因是需要多年来集成新的算法在所有的计算机系统。 每一份新出版物都是关于NIST于2022年7月选定的四种算法之一的联邦信息处理标准（FIPS）草案： CRYSTALS Kyber是为创建安全网站等一般加密目的而设计的，包含在FIPS 203中。 晶体二锂，旨在保护我们在远程签署文件时使用的数字签名，包含在FIPS 204中。 括约肌+也是为数字签名设计的，包含在FIPS 205中。 FALCON也是为数字签名设计的，计划在2024年收到自己的FIP草案。 这些出版物提供了帮助用户在自己的系统中实现算法的详细信息，例如算法的完整技术规范和有效实现的注释。穆迪说，附加指南将在相关出版物中公布。 附加算法标准 虽然这三个将构成NIST创建的第一组后量子加密标准，但它们不会是最后一组。 除了NIST去年选择的四种算法外，项目团队还选择了第二组算法进行持续评估，以扩充第一组算法。NIST将在明年公布这些算法的标准草案，这些算法都是经过标准化选择的。穆迪说，这些额外的算法（可能是一种或两种）是为一般加密而设计的，但它们基于与CRYSTALS Kyber不同的数学问题，如果选定的算法中有一种在未来显示出弱点，它们将提供替代的防御方法。 去年，当一个最初属于第二组的算法被证明是脆弱的：NIST以外的专家用一台传统计算机破解了SIKE时，这种对备份的需求得到了强调。穆迪表示，这一突破之所以不同寻常，只是因为它在评估过程中来得相对较晚。“这主要是一个迹象，表明我们的进程正在按其应有的方式运作，”他说。 团队成员还希望确保他们考虑了后量子密码的所有最新想法，特别是数字签名。迄今为止选定的三种后量子数字签名方法中有两种是基于一种称为结构格的数学思想。如果结构化格中出现任何弱点，则有助于开发基于其他想法的其他方法。NIST团队最近要求提交额外的签名算法，这些算法是自2017年首次提交截止日期以来密码学家设计的，该团队计划在未来几年内通过多轮公共计划对这些提交进行评估。符合验收标准的40份提交文件发布在此处。 最终，完成的后量子加密标准将取代三个最易受量子计算机攻击的NIST加密标准和指南：FIPS 186-5、NIST SP 800-56A和NIST SP 800-56B。
移动和量子技术领域的全球领导者空中客车公司、宝马集团和 Quantinuum 开发了一种混合量子经典工作流程，以加快未来使用量子计算机模拟量子系统的研究，重点关注燃料中催化剂的化学反应细胞。 在一篇新技术论文“量子计算在氧还原反应模拟中的应用”中，三位合作伙伴报告了对铂基催化剂表面上的氧还原反应（“ORR”）的精确建模。ORR 是在燃料电池中将氢和氧转化为水和电的过程，限制了该过程的效率。该过程相对较慢，并且需要大量的铂催化剂，因此更好地理解其潜在机制具有很大的兴趣和价值参与反应。 使用 Quantinuum 的 H 系列量子计算机，协作团队展示了量子计算在工业工作流程中的适用性，以增强我们对关键化学反应的理解。三个公司计划进一步合作，探索利用量子计算来解决相关的工业挑战。 宝马集团研究技术副总裁 Peter Lehnert 博士表示： “循环性和可持续移动性促使我们寻求新材料，以创造更高效的产品并塑造未来的优质用户体验。得益于加速的量子计算硬件，能够以相关化学精度模拟材料特性，这为我们提供了正确的工具，可以加快这一决定性领域的创新速度。” 作为全球汽车市场的先驱，宝马集团认识到量子计算的变革潜力及其在研究新材料方面的重要性，它可以实现更快、更高效的流程，同时减少实验室原型。首次使用量子计算接近并准确模拟最基本的电化学过程之一，标志着朝着可持续能源转型迈出了实质性的一步，使金属空气电池和其他产品受益，并提高了效率。 空中客车公司中央研究与技术副总裁伊莎贝尔·格拉德特 (Isabell Gradert) 表示： “我们可以清楚地预见到这项研究对我们寻求可持续的氢动力替代品的好处，例如可以使用燃料电池发动机运行的 ZEROe 飞机。该研究证实，量子计算正在成熟，达到了航空业所需的规模。” 空中客车公司已将氢气视为低碳飞机动力的有前途的候选者，因为它是由可再生能源产生的，在飞行时不会排放CO 2 。该公司此前宣布计划在未来几年内开始在其ZEROe验证机上测试氢动力燃料电池推进系统。该公司的目标是到 2035 年开发出世界上第一架氢动力商用飞机并进入市场。 Quantinuum 首席产品官 Ilyas Khan 表示： “我们很高兴能够为宝马集团和空中客车公司提供支持，这两家公司都是各自领域的领导者，并且双方都认识到量子计算可以在推进未来可持续交通。在这项开创性的工作中，我们展示了如何将量子计算集成到世界上两家技术最先进的公司的工业工作流程中，解决材料科学问题，这是使用量子计算取得进展的主要目标。” 研究小组希望通过了解 ORR 反应提供见解，帮助他们识别可提高燃料电池性能并降低生产成本的替代材料。由于所涉及的化学机制的量子特性，准确地模拟 ORR 等化学反应对于经典计算机来说是一项艰巨的任务，这使得此类模拟成为未来受益于潜在量子优势的良好候选者。
有些问题是如此复杂，以至于即使是世界上最快的超级计算机也需要很长时间才能达到成本效益或实用性。许多问题都具有这种计算复杂性的特性。著名的旅行推销员问题——一个计算穿越多个城市的最有效路线的简单数学结构——是最著名的例子，对许多现实世界的问题有着深远的应用。 这类问题在数学家中被称为“非确定性多项式时间困难问题”，简称np困难问题。通常，近似是用来接近的。然而，国防部或其他需要大量财政投资的部门遇到的某些情况需要实时决策和高精度。 为了更有效地解决np难题，SRI国际计算机科学实验室(CSL)及其先进技术和系统部门(ATSD)与美国国防高级研究计划局(DARPA)签订了一份为期五年的量子启发经典计算(QuICC)项目合同。
Quantum technologies are expected to lead to new products and services having potentially transformative impacts across many sectors. However, despite the numerous opportunities, the development and application of quantum technologies also pose several challenges that will need to be addressed if the benefits of the technologies are to be fully realised. This report analyses the landscape associated with the development and adoption of quantum technologies in the life sciences sector with a particular focus on quantum computers and quantum simulators. Through a detailed literature review, interviews with a range of stakeholders and a comprehensive scientometric analysis, the work examines the key trends and the challenges and opportunities associated with the application of quantum computers and simulators to the life sciences. The work synthesises evidence — both qualitative and quantitative — on various aspects associated with the global quantum computers and simulators and life sciences research ecosystem including growing research areas and key countries, institutions, companies and funders that are engaged in emerging quantum computer and simulator research. The research presented in this report will be of interest to a range of stakeholders including those in academia and industry, policymakers and more generally to anyone interested in the development, adoption and impact of emerging technologies.
Computing power plays a key role in enabling data analytics and machine learning, in cybersecurity, for scientific research, and in military domains like nuclear warhead design and detonation simulation.
Quantum computers could solve complex tasks that are beyond the capabilities of conventional computers. However, the quantum states are extremely sensitive to constant interference from their environment. The plan is to combat this using active protection based on quantum error correction. Florian Marquardt, Director at the Max Planck Institute for the Science of Light, and his team have now presented a quantum error correction system that is capable of learning thanks to artificial intelligence.
