В Америке нашли решение для серийного производства квантовых компьютеров

Американские ученые нашли эффективный метод внесения дефектов в кристаллическую решетку алмаза с целью формирования кубитов. 
 
Исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ), Гарварда и Сандийской национальной лаборатории, сообщили о разработке нового метода внесения дефектов в кристаллическую решетку алмаза с целью формирования кубита для квантовых вычислений. Кубиты удается получать за счет наличия мест в кристаллической решетке (вакансии) – где атом углерода отсутствует, хотя должен находиться, и примесей – атомов посторонних веществ, выстроившихся в решетку. Вакансия и примесь вместе представляют собой «центр», имеющий свободные электроны, спин которых может находиться в суперпозиции, – это и есть кубит. 
 
Благодаря тому, что дефекты кристаллической решетки алмаза естественным образом излучают свет, возникла идея использовать их в качестве основы для квантового компьютера: регистрируя излучение, можно считывать информацию из кубитов, не нарушая суперпозиции. 
 
Процесс внесения дефектов, разработанный учеными, предусматривает формирование на поверхности кристалла полостей, улучшающих яркость свечения, внедрением в них ионов кремния и нагреванием до высокой температуры. По сравнению с прежними экспериментами такой метод внесения дефектов обеспечивает гораздо более высокую точность их размещения и может использоваться как стартовая площадка для разработки технологий массового производства квантовых компьютеров, считают ученые.
 
Еще одна группа исследователей из МТИ создала процессор глубокого обучения, работающий на оптическом чипе. Такому чипу требуется в тысячу раз меньше энергии, чем традиционным CPU и GPU, и при этом он лучше справляется с некоторыми задачами. 
 
Система, которую разработали исследователи, «применима для некоторых задач глубокого обучения», сообщается на сайте Массачусетского технологического института. 
 
Новое устройство, которое ученые назвали «программируемым нанофотонным процессором», решает проблему низкой эффективности традиционных компьютерных чипов  (CPU и GPU) при выполнении некоторых задач во время обучения нейронных сетей, например, умножение матриц. Разработанный чип способен производить подобные вычисления мгновенно при практически нулевом расходовании энергии. В основе технологии лежит множество световых лучей, которые взаимодействуют между собой таким образом, что их волны создают интерферограммы, передающие результат проводимой операции.