ARC量子计算和通信技术卓越中心 (CQC2T) 的首席研究员、澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT）的Alberto Peruzzo教授提到，其团队研发的设备以光子作为信息载体，通过最小化“光损失”以提高量子计算效率。
Peruzzo表示：“如果失去光，就必须重新开始计算。在光损失方面，我们的设计使光量子计算机更加高效，这对于计算的持续进行至关重要。这一技术潜在的应用还包括：能改进‘不可破解’的通信系统的数据传输能力、增强环境监测能力、改进医疗服务中的传感应用等。”
澳大利亚皇家墨尔本理工大学团队的可重新编程的光基处理器。（图片来源：网络）
该团队在一系列实验中对光基量子处理器进行了重新编程，通过施加不同的电压，实现了相当于 2,500 个设备的性能。他们的结果和分析发表在《Nature Communications》（《自然通讯》）上。
Peruzzo说：“这项创新可以为光量子处理器带来一个更加紧凑和可扩展的平台。”
该研究的主要作者、皇家墨尔本理工大学博士生Yang Yang表示，该设备完全可控，能够快速重新编程，降低功耗，可以取代许多定制设备。他说：“我们在单个设备上通过实验演示了不同的物理原理，就像有一个开关来操控粒子的行为，这将助力我们理解量子世界和创造新的量子技术。”
意大利特伦托大学的Mirko Lobino教授使用一种名为“铌酸锂”的晶体，制造了这种创新的光子器件，由于铌酸锂具有独特的光学和电光效应，所以它是研发光学和光量子领域各种应用的理想选择。
Lobino说：“我们的研究团队参与了这款设备的制造过程，这是一项极具挑战性的任务。为了实现设备所需的高可靠可重构性，我们必须微型化波导顶部的大量电极，这是一项精密而复杂的工作。”
美国印第安纳大学与普渡大学印第安纳波利斯联合分校的Yogesh Joglekar教授在凝聚态物理学方面拥有丰富的专业知识。他说：“可编程光子处理器提供了一条探索一系列发现的新路径，这将为技术和科学带来惊人的进步。”
与此同时，Peruzzo的团队还开发了世界上第一个混合系统，该系统将机器学习与数学建模相结合，对光子处理器进行编程以操控量子设备。
Peruzzo表示，量子计算机的操控对于确保数据处理的准确性和效率至关重要。他说：“设备输出精度面临的最大挑战之一是噪声，在量子环境中这是一种干扰，会影响量子比特性能。
许多行业都在全面开发量子计算，但他们仍在与噪声引起的错误和低效率作斗争。要操控量子比特，需要假设噪声是什么以及噪声的产生原因。而我们没有做出假设，而是开发了一种‘协议’，该‘协议’使用机器学习来研究噪声，同时还使用数学建模来预测系统对噪声的响应。”
Peruzzo表示，通过使用光量子处理器，这种混合方法可以帮助量子计算机更精确、更高效地运行，从而影响我们未来操控量子设备的方式。相信我们的新混合方法有潜力成为量子计算的主流操控方法。
皇家墨尔本理工大学的 Akram Youssry 博士表示，新研究方法的结果显示，相对于传统建模和操控方法，新方法有显著改进，并且可以应用于光子处理器之外的其他量子设备。
他说：“该方法帮助我们发现并全面认知现有设备的各个层面，超出了该技术的已知物理模型，这将有助于我们在未来设计出更好的设备。” 这项工作已发表在《NPJ Quantum Information》杂志上。
Peruzzo表示，他们将继续研究这一技术的相关应用和潜力。可以围绕他们团队的光量子器件设计和量子操控方法，来创建量子计算初创公司。
他说：“光量子学是最有前途的量子产业之一，因为光子产业和制造的基础设施已经趋于成熟。在某些任务中，尤其是在处理大型数据集时，量子机器学习算法比其他方法具有更多优势。想象一下，在一个这样的世界里，计算机的运行速度比现在快数百万倍，我们可以安全地发送信息而不必担心信息被拦截，可以在几秒钟内解决目前需要数年时间才能解决的问题。这不仅仅是幻想，这是由量子技术驱动的潜在未来，像我们这样的研究正在为此铺平道路。”