Google Quantum AI flechtet zum ersten Mal nicht-abelsche Anyons

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Unsere Intuition sagt uns, dass es unmöglich sein sollte, zu sehen, ob zwei identische Objekte hin und her vertauscht wurden, und das war bei allen bisher beobachteten Teilchen der Fall. Bis jetzt.

Nicht-abelsche Anyons – die einzigen Teilchen, von denen vorhergesagt wurde, dass sie diese Regel brechen – wurden wegen ihrer faszinierenden Eigenschaften und ihres Potenzials gesucht, das Quantencomputing zu revolutionieren, indem sie die Operationen robuster gegenüber Rauschen machen. Microsoft und andere haben diesen Ansatz für ihre Quantencomputing-Bemühungen gewählt. Aber nach jahrzehntelangen Bemühungen von Forschern auf diesem Gebiet hat sich die Beobachtung nicht-abelscher Wesen und ihres seltsamen Verhaltens, gelinde gesagt, als Herausforderung erwiesen.

In einem Papier auf dem Preprint-Server veröffentlicht arXiv letzten Oktober und veröffentlicht in Natur Heute gaben Forscher von Google Quantum AI bekannt, dass sie zum ersten Mal überhaupt einen ihrer supraleitenden Quantenprozessoren verwendet haben, um das eigenartige Verhalten nichtabelscher Anyons zu beobachten.

Sie zeigten auch, wie dieses Phänomen zur Durchführung von Quantenberechnungen genutzt werden könnte. Anfang dieser Woche veröffentlichte das Quantencomputerunternehmen Quantinuum eine weitere Studie zu diesem Thema, die Googles erste Entdeckung ergänzt. Diese neuen Ergebnisse eröffnen einen neuen Weg zur topologischen Quantenberechnung, bei der Operationen dadurch erreicht werden, dass nicht-abelsche Anyons wie Schnüre in einem Geflecht umeinander gewickelt werden.

Trond I. Andersen, Mitglied des Quantum AI-Teams von Google und Erstautor des Manuskripts, sagt: „Die erstmalige Beobachtung des bizarren Verhaltens nicht-abelscher Anyons unterstreicht wirklich die Art aufregender Phänomene, auf die wir jetzt mit Quantencomputern zugreifen können.“

Stellen Sie sich vor, Ihnen werden zwei identische Objekte gezeigt und Sie werden dann aufgefordert, die Augen zu schließen. Öffnen Sie sie erneut und Sie sehen dieselben zwei Objekte. Wie können Sie feststellen, ob sie vertauscht wurden? Die Intuition sagt, dass es keine Möglichkeit gibt, das zu sagen, ob die Objekte wirklich identisch sind.

Die Quantenmechanik unterstützt diese Intuition, allerdings nur in unserer vertrauten dreidimensionalen Welt. Wenn die identischen Objekte darauf beschränkt sind, sich nur in einer zweidimensionalen Ebene zu bewegen, kann unsere Intuition manchmal versagen und die Quantenmechanik lässt etwas Bizarres zu: Nicht-Abelsche Objekte behalten eine Art Gedächtnis – man kann erkennen, wann zwei von ihnen dies getan haben ausgetauscht, obwohl sie völlig identisch sind.

Diese „Erinnerung“ an die nicht-abelschen Anyons kann man sich als eine kontinuierliche Linie in der Raumzeit vorstellen: die sogenannte „Weltlinie“ des Teilchens. Wenn zwei nicht-abelsche Anyons ausgetauscht werden, verschlingen sich ihre Weltlinien. Wickelt man sie richtig, bilden die resultierenden Knoten und Zöpfe die Grundoperationen eines topologischen Quantencomputers.

Das Team begann damit, seine supraleitenden Qubits in einem verschränkten Quantenzustand vorzubereiten, der gut als Schachbrett dargestellt ist – eine vertraute Konfiguration für das Google-Team, das kürzlich demonstrierte einen Meilenstein in der Quantenfehlerkorrektur mit diesem Setup. In der Schachbrettanordnung können verwandte – aber weniger nützliche – Teilchen entstehen, die als abelsche Anyonen bezeichnet werden.

Um nicht-abelsche Anyons zu realisieren, dehnten und stauchten die Forscher den Quantenzustand ihrer Qubits, um das Schachbrettmuster in seltsam geformte Polygone umzuwandeln. Bestimmte Eckpunkte in diesen Polygonen beherbergten die nichtabelschen Anyons. Verwendung einer Protokoll Entwickelt von Eun-Ah Kim an der Cornell University und dem ehemaligen Postdoc Yuri Lensky, konnte das Team dann die nicht-abelschen Anyons verschieben, indem es das Gitter weiter verformte und die Positionen der nicht-abelschen Scheitelpunkte verschob.

In einer Reihe von Experimenten beobachteten die Forscher von Google das Verhalten dieser nicht-abelschen Anyons und wie sie mit den alltäglicheren abelschen Anyons interagierten. Das Verweben der beiden Arten von Teilchen umeinander führte zu bizarren Phänomenen – Teilchen verschwanden auf mysteriöse Weise, tauchten wieder auf und veränderten ihre Form von einer Art zur anderen, während sie sich umeinander wanden und kollidierten.

Am wichtigsten ist, dass das Team das Markenzeichen nicht-abelscher Anyons beobachtete: Wenn zwei von ihnen vertauscht wurden, führte dies zu einer messbaren Änderung im Quantenzustand ihres Systems – ein bemerkenswertes Phänomen, das noch nie zuvor beobachtet worden war.

Schließlich demonstrierte das Team, wie das Flechten nichtabelscher Anyons in Quantenberechnungen verwendet werden könnte. Durch das Zusammenflechten mehrerer nichtabelscher Anyons gelang es ihnen, einen bekannten quantenverschränkten Zustand namens Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ)-Zustand zu erzeugen.

Die Physik nichtabelscher Teilchen steht auch im Mittelpunkt des Ansatzes, den Microsoft für seine Quantencomputerbemühungen gewählt hat. Während sie versuchen, Materialsysteme zu konstruieren, die diese Anyons intrinsisch beherbergen, hat das Google-Team nun gezeigt, dass die gleiche Art von Physik auf ihren supraleitenden Prozessoren realisiert werden kann.

Diese Woche veröffentlichte das Quantencomputerunternehmen Quantinuum eine beeindruckende ergänzende Studie, die ebenfalls nicht-abelsches Flechten demonstrierte, in diesem Fall unter Verwendung eines Quantenprozessors mit gefangenen Ionen. Andersen freut sich, dass auch andere Quantencomputing-Gruppen nicht-abelsche Verflechtungen beobachten. Er sagt: „Es wird sehr interessant sein zu sehen, wie nicht-abelsche Anyons in Zukunft im Quantencomputing eingesetzt werden und ob ihr besonderes Verhalten den Schlüssel zum fehlertoleranten topologischen Quantencomputing darstellen kann.“

Mehr Informationen:
Google Quantum et al., Nicht-abelsches Flechten von Graphscheitelpunkten in einem supraleitenden Prozessor, Natur (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05954-4

Bereitgestellt von Google Quantum AI

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