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集成光子学突破:实现Gottesman–Kitaev–Preskill(GKP)量子比特的光子源新纪元

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Integrated photonic source of Gottesman–Kitaev–Preskill qubits

随着量子计算技术的飞速发展,基于光子的量子比特编码方式引发了科研界的广泛关注。Gottesman–Kitaev–Preskill(GKP)量子比特作为一种具备鲁棒性和可扩展性的编码方案,正引领光子量子计算的发展新潮流。最新的集成光子学技术实现了GKP量子比特的高效制备,为未来实用的光子量子计算机铺路。

量子计算作为未来信息技术的重要方向,正在逐步改变我们对计算能力的认知。尤其是在量子比特的编码和实现方面,光子量子比特以其天然的高速传输和抗环境干扰优势成为备受瞩目的研究热点。然而,如何实现稳定且高质量的光子量子比特,尤其是可用于容错量子计算的Gottesman–Kitaev–Preskill(GKP)量子比特,长期以来都是光子量子信息领域的核心挑战。GKP量子比特的独特之处在于其通过编码在连续变量的相位空间中,实现了数字量子比特的功能。这种编码方式让光子不仅能携带量子信息,而且能容忍一定的误差和损耗,满足了容错量子计算的理论需求。科学家们一直致力于将GKP量子比特的制备从传统的实验室自由空间光学装置,转向集成光子学芯片平台,期望实现大规模、高度集成且易于商业化的量子计算设备。

最近,来自Xanadu Quantum Technologies的一支团队突破性地开发出基于定制多层硅氮化物(SiN)芯片的集成光子学平台,成功生成了具备关键模式特征的GKP光子量子比特状态。这一进展不仅标志着造福未来量子计算的光子源新纪元,更奠定了光子量子计算中的基础技术支柱。团队采用了四模式高斯玻色子采样(GBS)装置,依赖于线性光学干涉技术使四个单模压缩态光子相互纠缠,同时借助具备接近理想检测效率的光子数分辨过渡边缘传感器(TES)进行多模态的光子数探测,实现对GKP态的先验标记与制备。相比传统依靠自由空间光学元件的复杂系统,集成光子学芯片有效降低了光学损耗,提升了稳定性与系统的可扩展性。这块芯片基于300毫米硅芯片晶圆制造工艺,通过优化工艺减少传播损耗,保持了非线性光学效应所需的强大非线性活性,确保了压缩态的高质量产生。压缩态由微环谐振器阵列(即光子分子设计)生成,采用退相干抑制技术,抑制寄生非线性效应,同时实现单时域模式的压缩光子态。

芯片内集合了复杂的滤波器和线性干涉器,精准调控光子态以便于生成理想的多模纠缠态。标志性研究结果体现在生成的GKP态表现出的负Wigner函数网格结构以及在相位空间中可辨识的四个波峰,这些均为容错所必需的模式特征。实验通过配备极高效率的TES光子数分辨探测器,达到了对特定光子数模式(如(3,3,3)光子数事件)的精准筛选,使得制备的GKP态具备理想稳定子的期望值和有效挤压度。相较于早期自由空间体系几十赫兹的制备速率,集成光学方案不仅大幅提升了制备的成功率,还降低了对系统稳定性的要求,为大规模的量子计算比特生成提供了现实可行路径。该研究还展示了芯片能通过调整干涉器和压缩态强度,实现不同格子排列的GKP态制造,进一步证明了该平台的高度可编程性和灵活性。除GKP比特外,实验中还成功制备了不同光子数探测事件对应的非高斯态如薛定谔猫态和六角格子GKP态,展示出集成光子系统在生成丰富非经典光学态方面的潜力。

光子数分辨检测的高效能不仅保证了对量子态的精确标记,也为未来实现多模式量子态的交互和扩展提供了关键技术支持。系统在200kHz的脉冲重复率下运行,标志着下一代光子学量子系统向实时、大规模量子信息处理迈进。值得关注的是,光学损耗是限制当前系统性能的核心因素。随着芯片内及外部元件损耗进一步降低到1%甚至更低,模拟结果显示该架构具备生产符合容错要求的GKP态能力。未来结合多模式光子数分辨检测、多轮量子态蒸馏(breeding)及多路复用技术,将进一步提升GKP态制备的成功率和质量,推动大规模光子量子计算机实现。此外,该集成光子学平台与现有成熟的半导体制造工艺兼容,为其商业推广和大规模量产提供了有力保障。

相较于其他量子体系如超导电路和离子阱,光子方案具备常温运行、易于长距离传输及高度可扩展的独特优势,将可能成为未来量子网络和云量子计算的主流技术。综上,集成光子源实现GKP量子比特的高效制备,不仅是对量子编码理论发展的重要实验验证,也标志着进入实用光子量子计算时代的关键一步。通过这项创新技术,未来高性能、容错、规模化的光子量子计算机已不再是遥远梦想,而正日益变为可触及的现实。科研团队的杰出贡献为全世界量子信息科学家提供了丰富经验和蓝图,推动全球量子技术生态迈向新高峰。在技术成熟的推动下,未来十年无疑将见证光子量子计算机在人工智能、材料科学及安全通信等领域的广泛应用,开启量子科学全新篇章。

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