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Una mappa dei modelli di funzione d'onda degli elettroni, dove la simmetria, la luminosità e la dimensione delle caratteristiche è direttamente correlata alla posizione di un atomo di fosforo nel reticolo di silicio. Credito:M.Usman/ Università di Melbourne 
L'elevata posta in gioco tecnologica e strategica significa che le principali aziende tecnologiche, nonché ambiziose start-up e centri di ricerca finanziati dal governo sono tutti in corsa per costruire il primo computer quantistico universale al mondo.
Costruire un computer quantistico
A differenza dei computer classici di oggi, dove le informazioni sono codificate in bit (0 o 1), I computer quantistici elaborano le informazioni memorizzate in bit quantistici (qubit). Questi sono ospitati da oggetti della meccanica quantistica come gli elettroni, le particelle cariche negativamente di un atomo.
Gli stati quantistici possono anche essere binari e possono essere inseriti in una delle due possibilità, o effettivamente entrambi allo stesso tempo, noto come sovrapposizione quantistica, offrendo uno spazio computazionale esponenzialmente più grande con un numero crescente di qubit.
Questo potere unico di elaborazione dei dati è ulteriormente potenziato dall'entanglement, un'altra proprietà magica della meccanica quantistica in cui lo stato di un qubit è in grado di dettare lo stato di un altro qubit senza alcuna connessione fisica, facendoli tutti 1 per esempio. Einstein la definì "un'azione spettrale a distanza".
Diversi gruppi di ricerca nel mondo stanno perseguendo diversi tipi di qubit, ognuno con i suoi vantaggi e limiti. Alcuni qubit offrono potenziale di scalabilità, mentre altri arrivano con tempi di coerenza molto lunghi, questo è il tempo per il quale le informazioni quantistiche possono essere archiviate in modo robusto.
Nel decennio successivo, i computer quantistici andranno oltre i laboratori di ricerca fisica. Credito:Connie Zhou/IBM
I qubit in silicio sono molto promettenti in quanto offrono entrambi. Perciò, questi qubit sono uno dei candidati all'avanguardia per la progettazione e l'implementazione di un'architettura di computer quantistici su larga scala.
Un modo per implementare l'architettura del computer quantistico su larga scala nel silicio è posizionare singoli atomi di fosforo su una griglia bidimensionale.
Le operazioni logiche a singolo e due qubit sono controllate da una griglia di fili nanoelettronici, con qualche somiglianza con le porte logiche classiche per circuiti microelettronici convenzionali. Però, la chiave di questo schema è il posizionamento ultra preciso degli atomi di fosforo sulla griglia di silicio.
Le sfide
Però, anche con tecnologie di fabbricazione all'avanguardia, posizionare atomi di fosforo in posizioni precise nel reticolo di silicio è un compito molto impegnativo. Piccole variazioni, dell'ordine di un sito reticolo atomico, nelle loro posizioni sono spesso osservate e possono avere un enorme impatto sull'efficienza di due operazioni qubit.
Il problema nasce dalla dipendenza ultrasensibile dell'interazione di scambio tra i qubit di elettroni sugli atomi di fosforo nel silicio. L'interazione di scambio è una proprietà meccanica quantistica fondamentale in cui due particelle subatomiche come gli elettroni possono interagire nello spazio reale quando le loro funzioni d'onda si sovrappongono e creano schemi di interferenza, proprio come le due onde viaggianti che interferiscono sulla superficie dell'acqua.
L'interazione di scambio tra gli elettroni sui qubit dell'atomo di fosforo può essere sfruttata per implementare porte veloci a due qubit, ma qualsiasi variazione sconosciuta può essere dannosa per l'accuratezza della porta quantistica. Come le porte logiche in un computer convenzionale, le porte quantistiche sono gli elementi costitutivi di un circuito quantistico.
Rappresentazione artistica di un'architettura di computer quantistico su larga scala basata su qubit di atomi di fosforo (P) nel silicio. Le funzioni d'onda degli elettroni legati all'atomo di P mostrano oscillazioni e le sovrapposizioni spaziali costruttive/distruttive di queste funzioni d'onda danno luogo a grandi variazioni nell'interazione, introducendo errori nelle porte quantistiche. La determinazione delle posizioni esatte dell'atomo P potrebbe eliminare errori, aprendo la strada all'obiettivo finale del calcolo quantistico universale tollerante ai guasti. Credito:M.Usman/ Università di Melbourne
Per i qubit di fosforo nel silicio, anche un'incertezza nella posizione dell'atomo di qubit dell'ordine di un sito del reticolo atomico può alterare la corrispondente interazione di scambio per ordini di grandezza, portando a errori nelle operazioni di gate a due qubit.
Tali errori, accumulato sull'architettura su larga scala, può ostacolare gravemente l'efficienza del computer quantistico, diminuendo qualsiasi vantaggio quantistico atteso a causa delle proprietà quantomeccaniche dei qubit.
Trovare le coordinate esatte dell'atomo di qubit
Così nel 2016, abbiamo lavorato con i ricercatori del Center for Quantum Computation &Communication Technology presso l'Università del New South Wales, sviluppare una tecnica in grado di individuare le posizioni esatte degli atomi di fosforo nel silicio.
La tecnica, segnalato in Nanotecnologia della natura , è stato il primo a utilizzare immagini del microscopio a effetto tunnel a scansione (STM) delle funzioni d'onda dell'atomo di fosforo per individuare le loro posizioni spaziali nel silicio.
Le immagini sono state calcolate utilizzando un framework computazionale che ha consentito di eseguire calcoli elettronici su milioni di atomi utilizzando le strutture di supercomputer nazionali australiane presso il centro di supercalcolo di Pawsey.
Questi calcoli hanno prodotto mappe di modelli di funzioni d'onda degli elettroni, dove la simmetria, la luminosità e la dimensione delle caratteristiche erano direttamente correlate alla posizione di un atomo di fosforo nel reticolo di silicio, intorno al quale era legato l'elettrone.
Una mappa dei modelli di funzione d'onda degli elettroni, dove la simmetria, la luminosità e la dimensione delle caratteristiche è direttamente correlata alla posizione di un atomo di fosforo nel reticolo di silicio. Credito:M.Usman/ Università di Melbourne
Il fatto che le posizioni di ciascun atomo donatore portassero a una mappa distinta, individuazione delle posizioni degli atomi di qubit, nota come metrologia spaziale, con la precisione del sito reticolare singolo è stata ottenuta.
La tecnica ha funzionato molto bene a livello di qubit individuale. Però, la prossima grande sfida è stata quella di costruire un framework in grado di eseguire questo esatto rilevamento spaziale dell'atomo con un'alta velocità e un'interazione umana minima, in grado di far fronte ai requisiti di un computer quantistico tollerante ai guasti universale.
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è un'area di ricerca emergente che sta rivoluzionando quasi tutti i campi di ricerca, dalla scienza medica all'elaborazione delle immagini, robotica, e disegno dei materiali.
Un algoritmo di apprendimento automatico accuratamente addestrato può elaborare set di dati molto grandi con enorme efficienza.
Un ramo dell'apprendimento automatico è noto come rete neurale convoluzionale (CNN), uno strumento estremamente potente per il riconoscimento delle immagini e i problemi di classificazione. Quando una CNN viene addestrata su migliaia di immagini campione, può riconoscere con precisione immagini sconosciute (compreso il rumore) ed eseguire classificazioni.
Riconoscendo che il principio alla base della metrologia spaziale consolidata degli atomi di qubit è fondamentalmente riconoscere e classificare le mappe delle caratteristiche delle immagini STM, abbiamo deciso di addestrare una CNN sulle immagini STM calcolate. Il lavoro è pubblicato sulla rivista NPJ Computational Materials.
Immagini al microscopio a effetto tunnel a scansione (STM) di qubit di atomi di fosforo nel silicio utilizzate per addestrare una rete neurale convoluzionale (CNN), in grado di caratterizzare i qubit in modo autonomo e ad alto rendimento con un'esatta precisione atomica in entrambi, le loro posizioni spaziali e il numero di atomi. Credito:M.Usman/ Università di Melbourne
La formazione ha coinvolto 100, 000 immagini STM e ha ottenuto un notevole apprendimento di oltre il 99 percento per la CNN. Abbiamo quindi testato la CNN addestrata per 17600 immagini di prova, tra cui sfocatura e rumore di asimmetria tipicamente presenti negli ambienti realistici.
La CNN ha classificato le immagini di prova con una precisione superiore al 98 percento, confermando che questa tecnica basata sull'apprendimento automatico potrebbe elaborare i dati di misurazione dei qubit con un alto rendimento, alta precisione, e minima interazione umana.
Questa tecnica ha anche il potenziale per aumentare i qubit costituiti da più di un atomo di fosforo, dove il numero di possibili configurazioni di immagine aumenterebbe in modo esponenziale. Però, Il framework basato sull'apprendimento automatico potrebbe facilmente includere un numero qualsiasi di possibili configurazioni.
Negli anni a venire, man mano che il numero di qubit aumenta e le dimensioni dei dispositivi quantistici crescono, la caratterizzazione dei qubit tramite misurazioni manuali è probabilmente molto impegnativa e onerosa.
Questo lavoro mostra come le tecniche di apprendimento automatico sviluppate in questo lavoro potrebbero svolgere un ruolo cruciale in questo aspetto della realizzazione di un computer quantistico universale tollerante ai guasti su vasta scala, l'obiettivo finale dello sforzo di ricerca globale.
