量子计算机已经在解决某些任务方面超越了普通计算机——不幸的是，这些任务完全没有用处。下一个里程碑是让他们做有用的事情。瑞典查尔默斯理工大学(Chalmers University of Technology)的研究人员现在已经表明，他们可以用他们的小型但功能良好的量子计算机解决实际物流问题的一小部分。

 

近年来，建造量子计算机的兴趣得到了相当大的发展势头，世界上许多地方都在进行着狂热的工作。2019年，谷歌的研究团队取得了重大突破，他们的量子计算机解决任务的速度远远快于世界上最好的超级计算机。缺点是，解决的任务没有任何实际用途——之所以选择它，是因为它被认为对量子计算机很容易解决，而对传统计算机非常困难。

 

因此，现在的一项重要任务是找到普通计算机无法解决但相对较小的量子计算机可以解决的有用的相关问题。

 

“我们希望确保我们正在开发的量子计算机能够在早期帮助解决相关问题。因此，杏耀QQ我们与工业公司密切合作。”理论物理学家朱利亚·费里尼(Giulia Ferrini)说，她是查尔姆斯理工大学(Chalmers University of Technology) 2018年启动的量子计算机项目的负责人之一。

 

与戈兰·约翰逊(Goran Johansson)一起，朱利亚·费里尼(Giulia Ferrini)领导了这项理论工作。最近，查尔默斯大学的一组研究人员(其中包括航空物流公司Jeppesen的一名工业博士生)证明，量子计算机可以解决航空业一个实际问题的实例。

 

该算法在两个量子位上证明了所有航空公司都面临着航班调度问题。例如，为每架飞机分配不同的航线就是一个优化问题，随着航线和飞机数量的增加，这个问题的规模和复杂性会迅速增加。

 

研究人员希望量子计算机最终能比现在的计算机更好地处理这类问题。量子计算机的基本组成部分——量子位元——是基于与今天计算机的组成部分完全不同的原理，使它们能够用相对较少的量子位元处理大量信息。

 

然而，由于它们的结构和功能不同，量子计算机的编程方式必须与传统计算机不同。一种被认为对早期量子计算机有用的算法是量子近似优化算法(QAOA)。

 

查尔默斯的研究团队现在已经成功地在他们的量子计算机上执行了上述算法——一台拥有两个量子位的处理器——他们表明，这种算法可以成功地解决飞机航线分配的问题。在第一次演示中，由于规模很小，只涉及两架飞机，结果很容易验证。

 

这一壮举对于许多飞机来说都具有潜在的操控能力，杏耀联系研究人员首次表明，QAOA算法可以在实践中解决飞机分配航线的问题。他们还设法将算法运行得比以往任何人都要快，这一成就需要非常好的硬件和精确的控制。

 

“我们已经证明，我们有能力将相关问题映射到我们的量子处理器上。我们仍然有少量的量子位元，但它们工作得很好。我们的计划是先在小范围内让一切工作得很好，然后再扩大规模，”乔纳斯·拜兰德(Jonas Bylander)说，他是负责实验设计的高级研究员，也是查尔默斯建造量子计算机项目的领导者之一。

 

研究小组的理论学家还模拟了278架飞机的相同优化问题，这需要一台拥有25个量子位的量子计算机。

 

“随着我们规模的扩大，结果依然不错。这表明QAOA算法有可能在更大的规模上解决这类问题， 杏耀平台的价值观 ，”朱利亚·费里尼说。

 

然而，要超越当今最好的计算机，需要更大的设备。查尔默斯的研究人员现在已经开始扩大规模，目前正在研究五个量子比特。他们的计划是到2021年在保持高质量的同时达到至少20个量子比特。