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量子计算里程碑:超流体量子比特、Dirac-3S 与国家路线图

ScienceDaily 10 月 1 日报道,萨里大学提出一种基于超流体氦的量子比特。其计算显示,该设计可将错误率降低约 100 倍。相关研究发表于 npj Quantum Information。

科技解释王雅琴发布: 2026年10月1日3 分钟阅读资料来源 10
量子计算里程碑:超流体量子比特、Dirac-3S 与国家路线图

10 月 1 日,ScienceDaily 报道了萨里大学名为 SHOQ(超流体氦振荡器量子器件)的设计。该器件使用电中性的超流体氦-3。这种液体无摩擦,因此量子比特能自然屏蔽部分电磁噪声。论文发表于 npj Quantum Information。

“我们不是第一个想到这些组件的人,但我们是第一个将它们整合到微流体器件中,并确定使其作为量子比特运行的具体细节的人,”萨里大学 Daphne Jackson 研究员、首席作者 Priya Sharma 在新闻稿中表示。她补充说,下一步是制作原型。这只是一个设计,并非可运行的机器。目前尚无实验验证。

同一天,HPCwire 报道称,Quantum Computing Inc. 宣布推出下一代量子优化机器 Dirac-3S。首批客户发货预计于 2026 年 11 月进行。QCi 表示,该平台已在 5U 基础系统加一个扩展模块上,演示了对多达 9,980 个变量的问题进行计算。

QCi 首席技术官 Yong Meng Sua 将其描述为商业步骤:“Dirac-3S 使我们的量子优化平台从展示可能性,转向提供为实际商业用途而构建的系统。”该公司列出了金融服务、物流、制造、能源和航空航天作为目标市场,并表示该系统可以本地部署或运行在云端。

同样在 10 月 1 日,Q/C Technologies 表示,正与桑迪亚国家实验室的集成纳米技术中心合作,开发用于 AI 推理的光学计算。根据 HPCwire 发布的公告,桑迪亚实验室拥有约 17,000 名员工,年度预算约为 50 亿美元。该工作针对 Q/C 光学处理单元的纳米光子组件,包括非线性操作、内存、精度和光损耗。

较早的研究补充了整体图景。9 月 30 日,ScienceDaily 报道,加州理工学院物理学家测量了由伊辛和三次临界伊辛共形场论预测的合成量子物质的能级。这一结果历时约 40 年,已发表于 Nature。该合作涉及加州理工学院、巴黎萨克雷大学和慕尼黑工业大学。

9 月 29 日,ScienceDaily 报道了京都大学和广岛大学关于纠缠测量的工作。该测量可识别 3 光子 W 态。这一能力自 25 多年前 GHZ 等效物出现以来一直缺失。通讯作者 Takeuchi Shigeki 表示,团队“最终也获得了 W 态的纠缠测量。”

更早之前,9 月 26 日,ScienceDaily 报道,由杜克大学领导的团队使用 13 离子量子模拟器重现了与粒子形成相关的弦断裂动力学。该研究于 9 月 23 日发表于 Nature Physics。杜克大学的 Christopher Monroe 表示,对于物质形成的问题,量子模拟是目前可用的最佳平台,“除非我们亲眼目睹了大爆炸本身”。

政策层面在 9 月 27 日有所行动,费米实验室发布了能源部的 SCAC 量子委员会报告。该委员会由费米实验室的 Anna Grassellino 主持,目标是到 2028 年实现具有科学相关性的容错量子计算机。

在量子计算领域之外,Google DeepMind 于 9 月 23 日发布的说明描述了为其 Private AI Compute 平台添加安全的服务器端内存。同日 Quanta Magazine 探讨了生物学中的类量子数学。

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  1. 01This new qubit could be 100 times less error-prone in superfluid quantum computer breakthroughEN
  2. 02Quantum Computing Inc. Announces Dirac-3S, Scaling to Nearly 10,000 VariablesEN
  3. 03Q/C Technologies Collaborates with Sandia on Optical Computing for AI InferenceEN
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  6. 06Quantum computer simulates matter popping into existenceEN
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  8. 08Advancing Private AI Compute with secure, server-side memoryEN
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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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