Ajamassa kvanttisen tulevaisuuden: fononinen interferenssi ja uudet materiaalit

Toisin kuin klassiset tietokoneet, kuten kannettavat tietokoneemme ja älypuhelimemme, kvanttitietokone hyödyntää kvanttifysiikan ominaisuuksia suorittaakseen laskelmia ja tallentaakseen dataa, mikä tekee siitä parempaa kuin jopa jotkut nykyiset huippusupertietokoneet tietyissä tehtävissä.

Toisin kuin tavalliset tietokoneet, jotka koodaavat tiedon binäärisinä bitteinä (0 tai 1), kvanttitietokoneen perusmuistiyksikkö on kubitti, joka on valmistettu fyysisistä järjestelmistä kuten elektronin spinnistä tai fotonin suunnasta. 

Kvanttibittejä, eli kubitteja, voidaan järjestää monin eri tavoin samanaikaisesti. Tämä tarkoittaa, että ne voivat edustaa sekä 0 että 1 yhtä aikaa, ominaisuus jota kutsutaan kvanttisupertpositioksi. Kubitteja voidaan myös yhdistää kvanttihäiriön (entanglement) kautta, jossa yhdistyneet hiukkaset jakavat saman kohtalon riippumatta niiden välisestä etäisyydestä.

Tämän seurauksena kvanttitietokoneen uskoo pystyvän suorittamaan laskelmia eksponentiaalisesti nopeammin kuin mikään klassinen tietokone. 

Tämän edun myötä kvanttitietokoneet lupaavat mullistaa modernin laskennan. Teoriassa ne voivat optimoida logistiikkaa, murtaa vallitsevia salausmenetelmiä, mahdollistaa uusien lääkkeiden ja materiaalien löytämisen sekä auttaa fyysikkoja suorittamaan fysikaalisia simulaatioita. 

Vaikka kvanttitietokoneet eivät ole vielä todellisuutta, käytännön koneen luomisen pyrkimys kiihtyy, kun suuryritykset pyrkivät skaalaamaan pienistä laboratoriokokeista täysiin toimiviin järjestelmiin tulevina vuosina.

IBM on jo esittänyt yksityiskohtaisen suunnitelmansa, ja IBM:n kvanttihankkeen johtaja Jay Gambetta kertoi Financial Timesille, että se ei ole enää unelma:

“Tuntuu todella siltä, että olemme murtaneet koodin ja pystymme rakentamaan tämän koneen vuosikymmenen loppuun mennessä.”

Google, Alphabetin omistama yritys (GOOG ), on myös varma kyvystään tuottaa teollisuustason järjestelmä tässä aikataulussa, kun taas Amazon (AMZN ) odottaa muutamaa vuosikymmentä, ennen kuin nämä koneet ovat todella hyödyllisiä.

Suuret teollisuuden toimijat keskittyvät selvästi tähän nousevaan teknologiaan, vaikka niiden todellinen käyttöönotto on edelleen estetty useilla haasteilla.

Tämä sisältää kubittien alttiuden ympäristön häiriöille, eli niin sanotulle “kohinalle”. Lämpö, tärinä ja sähkömagneettiset kentät voivat aiheuttaa kubitin menettävän kvanttialkunsa. Tämä prosessi, joka tunnetaan kvanttidekoherenssina, saa järjestelmän kaatumaan ja aiheuttaa virheitä laskelmissa. Tämä herkkyys on merkittävä haaste kvanttitietokoneiden rakentamisessa ja käytössä.

Suojellakseen kubitteja ulkoiselta häiriöltä, tutkijat joko eristävät ne fyysisesti, pitävät ne kylmänä tai altistavat ne keskittyneille energiapulssille.

Kohinan lisäksi virhekorjaus, skaalautuvuus, erikoistunut osaaminen, resurssien intensiivisyys ja integrointi klassisiin järjestelmiin ovat muita kvanttitietokoneiden kohtaamia haasteita. Hyvä uutinen on, että näihin ongelmiin puututaan aktiivisesti yritysten ja tutkijoiden toimesta erilaisilla lähestymistavoilla, jotta kvanttitietokoneet saadaan todellisuuteen. 

Neglectonit: Ylihuomioimattomat hiukkaset kvanttitietokoneissa

Yksi tapa voittaa kubittien haavoittuvuus ja rakentaa vakaita kvanttitietokoneita on yhdistää ne matemaattisiin elementteihin, joita aiemmin pidettiin merkityksettöminä. 

Matemaatikot raportoivat tästä löydöstä viime viikolla, ja he totesivat, että ylihuomioituja hiukkasia kutsutaan “neglectonit”¹, ja ne voivat mullistaa alaa.

Tässä käsitelty kvasi‑hiukkanen on Isingin anyoni, joka esiintyy vain 2‑dimensioissa ja on topologisen kvanttitulosten ydin. Tämä tarkoittaa, että anyonit eivät tallenna tietoa hiukkasissa itse, vaan siinä, miten ne kiertävät toisiaan, mikä on paljon vastustuskykyisempää kohinalle. Ongelma on, että Isingin anyonit eivät ole universaaleja.

Tämän ratkaisemiseksi tiimi kääntyi “ei‑semisimpleen topologisen kvanttikenttäteorian” puoleen. Tämä teoria mahdollistaa uusien, tuntemattomien hiukkasten ennustamisen “pelkästään ymmärtämällä tapahtumien symmetrian”.

Tämän mukaan jokaisella hiukkasella on kvanttinen dimensio, luku joka heijastaa sen “painoa” tai vaikutusvaltaa järjestelmässä. Vaikka nollapainoinen hiukkanen yleensä hylätään, ei‑semisimpleissä versioissa nämä hiukkaset pidetään ennen kuin selvitetään miten saada luku ei‑nollaksi.

Uudelleen tulkittuja laiminlyötyjä osia tarjoavat puuttuvat kyvyt Isingin anyoneille. 

Tutkimus osoitti, että pelkän yhden neglectonin avulla hiukkanen pystyy universaaliin laskentaan pelkän punomisen (braiding) avulla. Huomionarvoista on, että Isingin anyonit voivat luoda superpositioita, koska ne riippuvat punontareitin muodosta eikä tarkasta sijainnista, ja ovat luonnostaan suojattuja monilta kohinalta.

AI:n kouluttaminen atomien tehokkaaseen uudelleenjärjestelyyn

Toisessa tapauksessa tutkijat käyttivät tekoälyä kvanttitietokoneen “aivojen” kokoamiseen².

Mitä tiimi teki, oli että he hyödyntivät tekoälyä keksimään optimaalisimman tavan nopeasti koota atomiverkko, joka saattaa joskus toimia kvanttitietokoneen aivoina tulevaisuudessa.

Tutkimuksen yhteiskirjoittajan mukaan, Jian-Wei Pan, Kiinan Tieteen ja Teknologian yliopiston fyysikko:

“Tiede‑tekoäly nousee voimakkaaksi paradigmaksi monimutkaisten tieteellisten ongelmien ratkaisemisessa.”

Kun rakennetaan “neutraaleja atomijärjestelmiä”, haasteena on löytää tapa järjestellä ne “tehokkaasti, nopeasti ja skaalautuvasti”, jonka AI ratkaisi.

Tutkijat käyttävät neutraaleja atomeja, loukkuun asetettuja ioneja ja suprajohtavia piirejä kubittien luomiseen niiden kyvyn vuoksi ylläpitää kvanttitaloja melko pitkään. Kun atomeja käytetään kubitteina, ne sidotaan laservalolla ja tallentavat kvanttitiedon elektronien energiatasoihin.

Idea on käyttää riittävästi atomeja, jotta kvanttitietokone voi voittaa virheitä. Tiimi koulutti AI‑mallin oppimaan, miten rubidium‑atomeja (Rb) voidaan sijoittaa eri ruudukkoasetteliin käyttäen erilaisia laserkuvioita. Tämän jälkeen AI‑malli voi laskea tarkasti, millainen valokuvatterni tarvitaan atomien järjestämiseen 2‑D‑ ja 3‑D‑muotoihin lähtöasennosta riippuen.

Käyttäen AI‑malliaan tiimi rakensi jopa 2 024 rubidium‑atomia vain 60 ms aikana. Tutkimus totesi:

“Tätä protokollaa voidaan helposti käyttää luomaan virheettömiä kymmeniä tuhansia atomeja nykyisillä teknologioilla, ja siitä tulee hyödyllinen työkalu kvanttivirhekorjauksessa.”

Loogisten kubittien maaginen tilan destillaatio

Samaan aikaan viime kuussa tiedemiehet saavuttivat ‘maagisen tilan’ läpimurron³ rakentaakseen virheettömiä kvanttitietokoneita.

Tiedemiehet osoittivat ilmiön nimeltä ‘maaginen tilan destillaatio’, joka ehdotettiin kaksi vuosikymmentä sitten, mutta jota ei ole aiemmin käytetty loogisissa kubitteissa. Tämä tapahtui, vaikka sitä pidettiin kriittisenä ‘maagisten tilojen’ tuottamisessa, joita tarvitaan kvanttitietokoneiden täyden potentiaalin hyödyntämiseen.

Tällaisia tiloja valmistetaan etukäteen resurssina monimutkaisten kvantti‑algoritmien käyttöön.

Algoritmien hyödyntämiseksi korkein laatuinen maaginen tila “puhdistetaan” suodatusprosessilla, jota kutsutaan maagiseksi tilan destillaatioksi. Vaikka se on mahdollista yksinkertaisilla, virheherkillä fyysisillä kubitteilla, prosessi ei ole mahdollinen loogisilla kubitteilla, jotka on konfiguroitu havaitsemaan ja korjaamaan virheitä.

Nyt, ensimmäistä kertaa, tiedemiehet ovat osoittaneet maagisen tilan destillaation käytännössä loogisilla kubitteilla.

Käyttäen neutraali‑atomista Gemini‑kvanttitietokonetta, tiedemiehet destilloivat viisi epätäydellistä maagista tilaa yhdeksi puhtaammaksi maagiseksi tilaksi. Toteuttamalla tämän erikseen Distance‑3‑ ja Distance‑5‑loogisilla kubitteilla, he osoittivat, että destillaatioprosessi skaalautuu loogisen kubitin laadun mukaan.

Tämän seurauksena lopullisen maagisen tilan uskollisuus ylittää kaikki syötteiden uskollisuudet, vahvistaen että häiriöistä suojautuva maaginen tilan destillaatio todella toimii käytännössä.

Äänen aaltojen avulla kvanttimuistin avaaminen

Vain viime viikolla Caltechin tutkijat julkaisivat tutkimuksensa, jossa he osoittivat äänen aaltojen avaavan vielä yhden tavan käytännölliseen kvanttilaskentaan⁴.

He rakensivat hybridikvanttimuistin, joka muuntaa sähköisen informaation ääniksi. Tämä mahdollistaa kvanttitilojen säilymisen jopa kolmekymmentä kertaa pidempään kuin tavallisissa suprajohtavissa järjestelmissä, joissa huolellisesti suunnitellut resonanssit antavat elektronien muodostaa suprajohtavia kubitteja, jotka loistavat nopeiden, monimutkaisten operaatioiden suorittamisessa, mutta eivät sovellu pitkäaikaiseen tallennukseen. 

Kvanttitilojen tallentaminen on edelleen haaste, jonka ratkaisemiseksi tutkijat luovat “kvanttimuisteja” pitämään kvanttitiedon pidempään kuin laajasti käytetyt suprajohtavat kubitit. Caltech‑tiimin uusi hybridimenetelmä on pidentänyt kvanttimuistia. 

“Kun sinulla on kvanttitila, et välttämättä halua tehdä sillä mitään heti. Sinun täytyy pystyä palaamaan siihen, kun haluat tehdä loogisen operaatio. Tähän tarvitset kvanttimuistia.”

– Mohammad Mirhosseini, apulaisprofessori sähkötekniikassa ja sovelletussa fysiikassa

Tiimi siis loi suprajohtavan kubitin sirulle ja liitti sen pieneen laitteeseen, jota kutsutaan mekaaniseksi oskillaattoriksi – periaatteessa pienikokoiseksi äänikynärpäänä. 

Tämä oskillaattori koostuu joustavista levyistä, jotka värähtelevät GHz‑taajuuksien äänen aaltojen reagoidessa. Kun siihen kohdistetaan sähkövaraus, nämä levyt vuorovaikuttavat sähköisten signaalien kanssa, jotka kantavat kvanttitietoa, jolloin tieto kanavoidaan laitteeseen “muistina” ja myöhemmin kanavoidaan ulos, eli “muistetaan”.

Mittausten jälkeen tutkijat havaitsivat, että oskillaattorilla oli elinikä, eli aika jonka se menettää kvanttisisällön, kun tieto syötetään laitteeseen, noin 30‑kertainen verrattuna parhaimpiin suprajohtaviin kubitteihin.

Kaiken tämän edistymisen keskellä kaksi National Science Foundationin rahoittamaa tutkimusta ovat saavuttaneet merkittäviä läpimurtoja, jotka vievät meitä askeleen lähemmäs kvanttitietokoneiden käytännön sovelluksia.

Uudet kvanttimateriaalit vakaille kubitteille

Tutkijaryhmä Chalmersin teknillisestä yliopistosta, Helsingin yliopistosta ja Aalto‑yliopistosta on paljastanut kvanttimateriaalin, joka voi muuttaa kvanttialgoritmien tulevaisuutta tekemällä kvanttitietokoneet vakavammiksi. Se tekee sen käyttämällä magnetismia suojellakseen haavoittuvia kubitteja kohinalta. 

Kun yhdistetään heidän laskennallinen työkalunsa, joka etsii materiaaleja magneettisilla vuorovaikutuksilla, tämä läpimurto voi lopulta johtaa käytännöllisiin, virheenkestävään kvanttitietokoneisiin.

Uusi kvanttimateriaali, yhdessä menetelmän kanssa, jolla saavutetaan vakautta, voi tehdä kvanttitietokoneista kestävämpiä, avaten näin tien niiden käytännölliseen käyttöön kvanttialgoritmien käsittelyssä.

Viime aikoina tutkijat ovat aktiivisesti tutkineet mahdollisuutta luoda täysin uusia materiaaleja, jotka ratkaisevat kohinaongelman tarjoamalla tarvittavan suojan häiriöitä vastaan niiden topologiassa.

Kvanttitilat, jotka syntyvät ja säilyvät materiaalin sisäisen rakenteen kautta, jota käytetään kubittien luomiseen, kutsutaan topologisiksi eksitaatioiksi. Ne ovat kestäviä ja vakaita. Haasteena on kuitenkin löytää materiaaleja, jotka luonnollisesti tukevat tällaisia vahvoja kvanttitiloja.

Uusin tutkimus on onnistuneesti kehittänyt yhden tällaisen uuden kvanttimateriaalin kubitteja varten, joka näyttää vahvoja topologisia eksitaatioita⁵.

Tämä merkitsee lupaavaa siirtymää kohti käytännöllistä topologista kvanttitulosta, jossa vakautta on rakennettu suoraan materiaalin suunnitteluun.

Tutkimuksen pääkirjoittajan, Guangze Chenin, mukaan, joka on postdoc‑tutkija sovelletussa kvanttifysiikassa Chalmersissa:

“Tämä on täysin uusi, eksoottinen kvanttimateriaali, joka pystyy säilyttämään kvanttialkunsa ulkoisten häiriöidenkin vaikutuksesta. Se voi edistää kvanttitietokoneiden kehitystä, jotka ovat riittävän kestäviä käytännön kvanttialgoritmien suorittamiseen.”

‘Eksoottiset kvanttimateriaalit’ viittaavat useisiin uusiin kiinteän aineen luokkiin, joilla on syvä kestävyys ja äärimmäiset kvanttialueet, ja niiden löytäminen on pitkään ollut haaste.

Tiimin uusi menetelmä perustuu magnetismiin. Mitä tutkijat perinteisesti ovat tehneet, on noudattaneet pitkään vakiintunutta ‘reseptiä’, joka perustuu spin‑orbitaalikytkentään (SOC). Tämä on kvanttivuorovaikutus, joka yhdistää elektronin spinnin sen kiertoradan liikkeeseen atomiytimen ympärillä, luoden topologisia eksitaatioita. 

Mutta tämä on melko harvinaista ja soveltuu vain rajoitettuun määrään materiaaleja. Siksi tiimi esitteli uuden menetelmän saman vaikutuksen saavuttamiseksi. Uusi menetelmä hyödyntää magnetismia, joka on yleisempää ja helpommin saatavilla.

Hyödyntämällä magneettisia vuorovaikutuksia tiimi pystyi luomaan vahvoja topologisia eksitaatioita, joita tarvitaan topologisessa kvanttituloksessa.

“Menetelmämme etu on, että magnetismi on luonnollisesti läsnä monissa materiaaleissa. Voit verrata sitä leivontaan jokapäiväisillä aineksilla harvinaisten mausteiden sijaan,” totesi Chen. “Tämä tarkoittaa, että voimme nyt etsiä topologisia ominaisuuksia paljon laajemmasta materiaalikannasta, mukaan lukien ne, jotka on aiemmin ohitettu.”

Uuden materiaalin ja menetelmän lisäksi tutkijat kehittivät myös täysin uuden laskennallisen työkalun.

Työkalu auttoi heitä löytämään uusia materiaaleja, joilla on halutut topologiset ominaisuudet nopeammin. Se pystyy suoraan laskemaan, kuinka vahva topologinen käyttäytyminen materiaalissa on.

“Toivomme, että tämä lähestymistapa auttaa ohjaamaan monien eksoottisten materiaalien löytämistä, sanoi Chen. “Lopulta tämä voi johtaa seuraavan sukupolven kvanttitietokonealustoihin, jotka perustuvat materiaaleihin, jotka ovat luonnollisesti vastustuskykyisiä nykyisten järjestelmien häiriöille.”

Hyödyntäen phononien käyttämätöntä voimaa

Toinen läpimurto on saavutettu Rice‑yliopiston tutkijoiden toimesta, mikä voi avata tietä seuraavan sukupolven teknologioille anturissa ja laskennassa. Tämä on näyttänyt vahvan interferenssin phononien välillä⁶.

Phononit ovat materiaalin rakenteen värähtelyjä, jotka muodostavat pienimmän lämmön tai äänen yksikön kyseisessä järjestelmässä. 

Kun kaksi eri taajuusjakaumaa omaavaa phononia tulee interferenssiin toistensa kanssa, ilmiötä kutsutaan Fano‑resonaatioksi. Tutkimus raportoi Fano‑resonaation, joka on kaksi orders of magnitude suurempi kuin koskaan aiemmin.

“Vaikka tätä ilmiötä on tutkittu hyvin hiukkasille kuten elektronit ja fotonit, phononien välinen interferenssi on vielä paljon vähemmän tutkittu,” sanoi tutkimuksen ensimmäinen kirjoittaja, Kunyan Zhang, entinen postdoc‑tutkija Rice‑yliopistossa. “Se on menetetty mahdollisuus, sillä phononit voivat ylläpitää aaltokäyttäytymistään pitkään, mikä tekee niistä lupaavia vakaille, suorituskykyisille laitteille.”

Tutkimus on tehokkaasti osoittanut, että phononeja voidaan hyödyntää yhtä menestyksekkäästi kuin valoa tai elektroneja, avaten tien uusille phononipohjaisille teknologioille. Tämän läpimurron perusta on 2‑D‑metallin käyttö piisilikonin (SiC) pohjalla.

Grafeenin ja piisilikonin väliin tiimi asetti muutaman kerroksen hopea‑atomeja käyttäen confinement‑heteroepitaxy‑tekniikkaa, mikä tuotti tiiviin rajapinnan poikkeuksellisilla kvanttialkioilla.

“2‑D‑metalli käynnistää ja vahvistaa interferenssin eri värähtelymoodien välillä piisilikonissa, saavuttaen ennätystason.”

– Zhang

Työssään tiimi tutki vain miten phononit interferoivat keskenään. Tätä varten he tarkastelivat signaalin muotoa Raman‑spektroskopiassa, tekniikassa, jolla mitataan materiaalin värähtelymoodit. Tutkijat havaitsivat terävän epäsymmetrisen linjamuodon, jossa joissain tapauksissa oli täydellinen dip, muodostaen anti‑resonaatiokuvion, joka on tyypillinen voimakkaalle interferenssille.

Tämä efekti osoitti suurta herkkyyttä piisilikonin (SiC) pinnan erityispiirteille.

Kun verrattiin kolmea erilaista SiC‑pinnan terminaatiota, tutkijat löysivät vahvan yhteyden kunkin ja ainutlaatuisen Raman‑linjan muodon välillä. Lisäksi spektrilinjan muoto muuttui merkittävästi, kun yksittäinen väriaineen molekyyli esiteltiin pinnalle.

“Tämä interferenssi on niin herkkä, että se voi havaita yhden molekyylin läsnäolon,” Zhang sanoi. “Se mahdollistaa merkintä‑vapaan yksittäisen molekyylin havaitsemisen yksinkertaisella ja skaalautuvalla asetelmalla. Tuloksemme avaavat uuden polun phononien käyttöön kvantti‑anturissa ja seuraavan sukupolven molekyylien tunnistuksessa.”

Kun tarkasteltiin efektin dynamiikkaa matalissa lämpötiloissa, vahvistettiin, että interferenssi johtuu puhtaasti phononien vuorovaikutuksesta eikä elektroneista, mikä tekee siitä harvinaisen tapauksen pelkästään phononien kvanttinterferenssistä. 

Tiimi havaitsi tämän efektin vain 2‑D‑piisilikonijärjestelmässä, jonka he käyttivät, koska pinnan konfiguraatiot ja ohuen kerroksen mahdollistamat erityiset siirtymäpolut.

“Perinteisiin antureihin verrattuna menetelmämme tarjoaa korkean herkkyyden ilman erityisiä kemiallisia merkintöjä tai monimutkaista laitteiston asennusta,” sanoi yhteiskirjoittaja Shengxi Huang, sähkö‑ ja tietokone‑tekniikan apulaisprofessori sekä materiaalitieteen ja nano‑insinöörin professori Rice‑yliopistossa. “Tämä phononipohjainen lähestymistapa ei ainoastaan edistä molekyylien antamista, vaan avaa myös jännittäviä mahdollisuuksia energian keräämisessä, lämpöhallinnassa ja kvanttiteknologioissa, joissa värähtelyjen hallinta on avainasemassa.”

Swipe to scroll →

Investointi kvanttituloksiin

Useat suuret teknologiayritykset ja sijoittajat panostavat merkittävästi kvanttialan läpimurtoihin. Tämä sisältää mm. IBM (IBM ), Google, Amazon, Microsoft (MSFT ), ja monia muita. Ne kaikki laajentavat kvanttihankkeitaan, kun taas riskipääoma virtaa keskeytyksettä startupeihin, jotka tutkivat uusia materiaaleja, virhekorjausta ja fononiteknologioita.

Microsoft (MSFT )

Kaikkien näiden suurten nimien joukossa Microsoft erottuu merkittävästi. Se on panostanut sekä kvantti‑ että fuusioteknologioihin, esittäen ne täydentävinä ratkaisuina tulevaisuuden AI‑ohjaamien datakeskusten energian saamiseksi. Samankaltaisesti Google‑n kvanttiai‑laboratorio ja IBM:n monivuotiset kvanttisuunnitelmat heijastavat niiden tavoitetta saavuttaa käytännöllisiä kvanttikoneita seuraavan vuosikymmenen aikana.

Microsoftin osakekurssi nousi noin 354 $:sta huhtikuun alussa 2025 ja saavutti huippunsa yli 524 $:ssa elokuussa, ennen kuin se laski takaisin noin 509 $:iin 19. elokuuta. Yrityksen nykyinen arvostus sisältää P/E‑suhteen 38,1, osakekohtaisen tuloksen (TTM) 13,70 $ ja osinkotuoton 0,59 %. FY2025:n liikevaihto oli 281,7 miljardia $ ja nettotulos 101,8 miljardia $. Pilvipalveluiden ja AI‑liiketoimintojen kysyntä erityisesti nostaa sen suorituskykyä.

Viimeisimmät Microsoft Corporation (MSFT) osake‑uutiset ja kehitykset

Johtopäätös

Kvanttitietokoneet pystyvät suorittamaan monimutkaisia laskelmia nopeammin kuin klassiset tietokoneet, mikä lupaa läpimurtoja eri aloilla, kuten lääkekehityksessä, materiaalitieteessä, tekoälyssä ja kryptografiassa.

Mutta tietysti kvanttitietokoneet ovat vielä kaukana todellisuudesta vielä, kohtaamassa haasteita kuten kohinaa, skaalautuvuutta, vakautta, tallennusta, muistia ja ohjausta. Positiivisena puolena tutkijat kuitenkin edistyvät jatkuvasti näillä eri rintamilla, ja yhdessä ne vievät meitä lähemmäs käytännöllisten kvanttitietokoneiden avaamista!

Klikkaa tästä saadaksesi listan viidestä parhaasta kvanttitulosten yrityksestä.

Viitteet:

1. Iulianelli, F., Kim, S., Sussan, J., et al. Universal quantum computation using Ising anyons from a non-semisimple topological quantum field theory. Nature Communications, 16, 6408, published 05 elokuu 2025. https://doi.org/10.1038/s41467-025-61342-8
2. Ahart, J. (2025, August 15). AI helps assemble ‘brain’ of future quantum computer. Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-025-02577-9
3. Sales Rodriguez, P., Robinson, J. M., Jepsen, P. N., et al. Experimental demonstration of logical magic state distillation. Nature, published 14 heinäkuu 2025. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09367-3
4. Bozkurt, A. B., Golami, O., Yu, Y., et al. A mechanical quantum memory for microwave photons. Nature Physics, published 13 elokuu 2025. https://doi.org/10.1038/s41567-025-02975-w
5. Lippo, Z., Pereira, E. L., Lado, J. L., & Chen, G. Topological zero modes and correlation pumping in an engineered Kondo lattice. Physical Review Letters, 134(11), 116605, published maaliskuu 2025. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.116605
6. Zhang, K., et al. Tunable phononic quantum interference induced by two-dimensional metals. Science Advances, 11, eadw1800, published 2025. https://doi.org/10.1126/sciadv.adw1800