亚利桑那大学工程学院和James C. Wyant光学科学学院的研究人员通过实验证明了量子资源不仅仅是遥远的未来的梦想--它们可以改善今天的技术。量子计算和量子传感有可能比它们的经典对应物强大得多。一个完全实现的量子计算机不仅可以在几秒钟内解决经典计算机需要数千年的方程式，而且可以对从生物医学成像到自动驾驶等领域产生不可估量的影响。
然而，这项技术还没有完全出现。事实上，尽管关于量子技术深远影响的理论广为流传，但很少有研究人员能够利用现在的技术证明量子方法比其经典的对应方法具有优势。
在2021年6月1日发表在《物理评论X》杂志上的一篇论文中，亚利桑那大学的研究人员通过实验证明了量子比经典计算系统具有优势。
"证明量子优势是社会上长期追求的目标，很少有实验能够证明这一点，"论文共同作者Zheshen Zhang说，他是材料科学和工程的助理教授，亚利桑那州量子信息和材料小组的主要调查员，也是论文作者之一。"我们正在寻求证明我们如何能够利用已经存在的量子技术，使现实世界的应用受益。"
量子计算和其他量子过程依赖于被称为量子比特的微小而强大的信息单位。我们今天使用的经典计算机使用被称为比特的信息单位，它们以0或1的形式存在，但量子比特能够同时以两种状态存在。这种双重性使它们既强大又脆弱。脆弱的量子比特很容易在没有警告的情况下崩溃，这使得一个被称为纠错的过程--在问题发生时就解决这些问题显得非常重要。
量子领域现在正处于一个被加州理工学院的著名物理学家约翰·普雷斯基尔称为 "嘈杂的中间尺度量子"或NISQ的时代。在NISQ时代，量子计算机可以执行只需要大约50到几百个量子比特的任务，虽然有大量的噪音，或干扰。再多的话，噪音就会超过有用性，导致一切崩溃。人们普遍认为，要进行实际有用的量子应用，需要1万到几百万个量子比特。
想象一下，发明一个系统，保证你做的每顿饭都会变得完美，然后把这个系统给一群没有合适食材的孩子。几年后，一旦孩子们成为成年人，可以买到他们需要的东西，这将是很好的。但在那之前，这个系统的用处是有限的。同样，在研究人员推动纠错领域的发展，从而降低噪音水平之前，量子计算也被限制在一个小范围内。
论文中描述的实验同时使用了经典和量子技术的混合。具体来说，它使用三个传感器对无线电频率信号的平均振幅和角度进行分类。
这些传感器配备了另一种叫做纠缠的量子资源，这使得它们可以相互分享信息，并提供了两个主要的好处。首先，它提高了传感器的灵敏度并减少了误差。第二，因为它们是纠缠在一起的，所以传感器可以评估全局属性，而不是收集关于系统特定部分的数据。这对于只需要一个二进制答案的应用非常有用；例如，在医学成像中，研究人员不需要知道组织样本中每一个没有癌变的细胞，只需要知道是否有一个细胞是癌变的。同样的概念也适用于检测饮用水中的有害化学物质。
实验表明，为传感器配备量子纠缠使它们比经典传感器更具优势，以很小但关键的幅度减少了出错的可能性。
"研究报告的共同作者、电气和计算机工程系助理教授、量子信息理论小组的首席研究员Zhuang Quntao说："这种利用纠缠来改进传感器的想法并不局限于特定类型的传感器，因此它可以用于一系列不同的应用，只要你有设备来纠缠传感器。"在理论上，你可以考虑像自动驾驶汽车的激光雷达（光探测和测距）这样的应用。"
在NISQ时代，有一些现有的应用是混合使用量子和经典处理的，但它们依赖于预先存在的经典数据集，必须在量子领域进行转换和分类。想象一下，拍摄一系列猫和狗的照片，然后将照片上传到一个使用量子方法将照片标记为 "猫"或 "狗 "的系统。
该团队正从一个不同的角度来处理这个标签过程，首先使用量子传感器来收集自己的数据。这更像是使用一个专门的量子相机，在拍摄照片时将照片标记为 "狗"或 "猫"。
"很多算法都考虑存储在计算机磁盘上的数据，然后将其转换为量子系统，这需要时间和精力，"Zhuang说。"我们的系统通过评估实时发生的物理过程来解决一个不同的问题。"
该团队对他们在量子传感和量子计算的交叉点上的工作的未来应用感到兴奋。他们甚至设想有一天将他们的整个实验装置整合到一个芯片上，该芯片可以被浸入生物材料或水样中以识别疾病或有害化学物质。
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