Physiker der University of the Witwatersrand (Wits) haben ein innovatives Computersystem unter Verwendung von Laserstrahlen und alltäglicher Anzeigetechnologie entwickelt und damit einen bedeutenden Fortschritt bei der Suche nach leistungsfähigeren Quantencomputerlösungen markiert.
Der Durchbruch, den Forscher im Structured Light Lab der Universität erzielt haben, bietet einen einfacheren und kostengünstigeren Ansatz für fortschrittliches Quantencomputing, indem er die einzigartigen Eigenschaften von Licht nutzt. Diese Entwicklung könnte möglicherweise komplexe Berechnungen in Bereichen wie Logistik, Finanzen und künstliche Intelligenz beschleunigen. Die Forschung war veröffentlicht im Tagebuch APL Photonik als Wahl des Herausgebers.
„Herkömmliche Computer funktionieren wie Schalttafeln und verarbeiten Informationen als einfache Ja- oder Nein-Entscheidungen. Unser Ansatz nutzt Laserstrahlen, um mehrere Möglichkeiten gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch die Rechenleistung drastisch gesteigert wird“, sagt Dr. Isaac Nape, Optica Emerging Leader Chair in Optics bei Wits.
Das Forschungsteam, zu dem auch die MSc-Studenten Mwezi Koni und Hadrian Bezuidenhout gehörten, baute ihr System mit überraschend gewöhnlichen Komponenten auf – Laserstrahlen, digitalen Anzeigen, die denen in Projektoren ähneln, und einfachen Linsen.
Der Schlüssel lag darin, die Art und Weise, wie Licht mit optischen Geräten wie digitalen Displays und Linsen interagiert, mit den mathematischen Operationen zu verknüpfen, die eine Quantenoperation in einem Quantencomputer ausführt. Diese Operationen können einfach in Multiplikation und Addition (unter Verwendung von Vektoren und Matrizen) zerlegt werden, die alle mit Lichtgeschwindigkeit ausgeführt werden.
Nachdem dies gelungen war, stellten sie den Deutsch-Jozsa-Algorithmus vor, einen cleveren Test, der bestimmt, ob eine von einem Computer ausgeführte Operation zufällig oder vorhersehbar ist – etwas, das ein Quantencomputer weitaus schneller tun kann als jede klassische Rechenmaschine.
„Unsere Arbeit ebnet den Weg für die Simulation noch komplexerer Quantenalgorithmen“, fügt Koni hinzu. „Dies könnte aufregende neue Möglichkeiten in Bereichen wie Quantenoptimierung und Quantenmaschinelles Lernen eröffnen.“
Ihre Methode kann weitaus mehr Informationen verarbeiten als herkömmliche Computer, die nur mit Einsen und Nullen arbeiten können.
„Wir haben gezeigt, dass unser System mit 16 verschiedenen Informationsebenen arbeiten kann, statt nur mit den zwei, die in klassischen Computern verwendet werden“, sagt Koni, der das Experiment leitete. „Theoretisch könnten wir dies auf Millionen von Ebenen erweitern, was die Verarbeitung komplexer Informationen grundlegend verändern würde.“
Was diese Entwicklung für Südafrika und andere Schwellenländer besonders bedeutsam macht, ist ihre Zugänglichkeit. Das System nutzt leicht verfügbare Geräte und ist damit eine praktische Option für Forschungslabore, die möglicherweise keinen Zugang zu teureren Computertechnologien haben.
„Licht ist ein ideales Medium für diese Art der Datenverarbeitung“, sagt Bezuidenhout. „Es bewegt sich unglaublich schnell und kann mehrere Berechnungen gleichzeitig verarbeiten. Dies macht es perfekt für die Bearbeitung komplexer Probleme, für deren Lösung herkömmliche Computer viel mehr Zeit in Anspruch nehmen würden.“
Die Forschung ist Teil der WitsQ Quantum Initiative und wird von der South African Quantum Initiative (SAQuTI) unterstützt, wodurch Südafrika an der Spitze der fortgeschrittenen Computerforschung steht. Das Team arbeitet derzeit daran, die Fähigkeiten seines Systems zu erweitern, was in Zukunft zu noch leistungsfähigeren Computerlösungen führen könnte.
Diese Entwicklung stellt einen bedeutenden Schritt vorwärts dar, um fortschrittliches Computing zugänglicher und praktischer zu machen, insbesondere für Regionen, in denen die Infrastruktur für Spitzentechnologie aufgrund von Kostenbeschränkungen möglicherweise begrenzt ist.
Weitere Informationen:
Mwezi Koni et al., Emulation von Quantencomputern mit optischer Matrixmultiplikation, APL Photonik (2024). DOI: 10.1063/5.0230335