扩大商用范围！里德堡原子阵列实现任意连通的量子优化编程

光子盒研究院出品

近日，QuEra Computing团队报告了一种比已知使用中性原子机器可以进行的更广泛的优化计算方法。最新能够解决的问题包括最大加权独立集问题、二次无约束二进制优化问题、整数分解等；这为使用里德堡原子阵列解决更广泛的组合优化问题提供了一个蓝图，有望应用于运输零售、机器人、物流等更多高科技领域。

可编程量子系统存在限制

实验团队的论文以《使用里德堡原子阵列进行任意连通的量子优化》为题，发表在PRX QUANTUM杂志上[1]。值得一提的是，除了QuEra的研究团队，合作者还包括哈佛大学的中国学者Jin-Guo Liu。

“毫无疑问，今天的消息有助于QuEra更快地为更多的合作伙伴提供价值。”QuEra Computing公司首席执行官Alex Keesling说[2]：“这有助于我们更接近我们的目标，同时也标志着这个行业的一个重要里程碑。为我们打开了与更多可能有物流需求的企业合作伙伴合作的大门，从运输和零售到机器人和其他高科技领域，我们对培养这些机会感到非常兴奋。”

使用可编程的里德堡原子阵列解决各种优化问题的步骤。

可编程量子系统，如QuEra提供的那种，为测试各种量子优化算法的性能提供了独特的可能性。然而，这也存在一些限制：这些限制往往是由特定的硬件限制设定的。具体来说，一个特定平台的量子比特的本机连通性(native connectivity)往往限制了可以解决的问题的类别。例如，里德堡原子阵列允许解决最大独立集（MIS）问题，但本地编码被限制在单位圆盘图(unit-disk graphs)上。

在三个实例问题中，单位圆盘图-最大独立集(unit-disk graph-maximum-weight independent set, UDG-MWIS)映射的架构。

扩展解决的问题类别：物流、制药……

此次的研究结果就克服了上述几何图形的限制，大大扩展了可以用里德堡原子阵列解决的问题类别。

现在，新类别的优化问题可以由中性原子量子计算机来解决。这些问题包括具有任意连通性的图上的最大独立集，以及具有任意或限制性连通性的二次无约束二值优化(QUBO)问题等。

这种额外的功能允许在物流调度和制药等领域的应用。例如，长期以来，在早期阶段为新药确定最有希望的候选成分是一项艰巨的任务。通过QuEra的新编码方法，优化蛋白质设计将成为一种可能。通过这种方式，像QuEra的中性原子量子计算机Aquila等类似的机器也将能够支持研究人员更有效地确定最佳样本，以便在试验中继续推进。这就减少了新型药物在开发过程中所需要的资源、提高了获得批准的可能性。因此，药品制造商可能会看到收入增加和成本降低[3]。

不仅如此，这一突破为使用里德堡阵列解决各种组合优化问题提供了蓝图。

参考链接：

[1]https://arxiv.org/pdf/2209.03965.pdf

[2]https://thequantuminsider.com/2023/02/14/encoding-technique-can-help-neutral-atom-quantum-computers-solve-wider-set-of-applications/

[3]https://phys.org/news/2023-02-encoding-breakthrough-wider-applications-neutral-atom.html