Triplet-superledning og kvante‑qubits

De fleste nåværende prototyper av kvantedatamaskiner bruker superledende materialer til å utføre kvanteberegning, siden disse materialene kan holde kvanteegenskaper mer stabile, med den viktigste alternativen som den såkalte ”trapped-ion kvantedatamaskinen”.

Hittil har kun trapped-ion-modeller vist seg å være tilstrekkelig pålitelige, men de er svært begrenset i antall nyttige qubits de kan inneholde (kvantedatamaskinens ekvivalent til en vanlig datamaskins bit).

Selvfølgelig ville det ideelle alternativet være å forbedre superledende materialer slik at de blir egnet for kvanteberegninger. Noe innsats har blitt gjort i den retningen, spesielt med lattice surgery og med lengrevarende qubits. Men dette viser seg fortsatt ikke å være nok til å skape kommersielle, skalerbare superledende kvantedatamaskiner.

Et annet avansert felt innen datavitenskap er spintronikk, som bruker kvanteegenskapene til partikler, spin, i stedet for elektriske ladninger som i klassisk elektronisk databehandling. Så langt har kvantedatabehandling og spintronikk vært noe beslektet, men ikke direkte forent, siden superledende materialer ikke har en spin. I hvert fall frem til nå.

(Du kan lære mer om spintronikk i vår artikkel dedikert til denne teknologien)

Et team av forskere ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet og Università degli Studi di Salerno (Italia) kan ha oppdaget en triplet-superleder, en type superleder med unike spin‑egenskaper.

Denne nye typen superledende materiale kan bli en spillveksler for byggingen av superledende kvantedatamaskiner. De publiserte funnene sine i Physical Review Letters, under tittelen “Unveiling Intrinsic Triplet Superconductivity in Noncentrosymmetric NbRe through Inverse Spin-Valve Effects”.

“En triplet‑superleder er høyt på ønskelisten til mange fysikere som arbeider innen faststofffysikk. Materialer som er triplet‑superledere er en slags ‘hellig gral’ i kvanteteknologi, og mer spesifikt, kvantedatabehandling.”
Professor Jacob Linder – Norwegian University of Science and Technology

I mellomtiden har et annet team av forskere ved Niels Bohr Institutt ved Universitetet i København, Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Leiden Institute of Advanced Computer Science (Nederland), Chalmers University of Technology (Sverige), Universitetet i Regensburg (Tyskland), og selskapet Quantum Machines oppdaget hvordan man kan oppdage defekter, et nøkkelproblem som plager superledende materialer, med en ny form for effektiv fluktuasjonsdeteksjon.

De publiserte funnene sine i Physical Review X2, under tittelen “Real-Time Adaptive Tracking of Fluctuating Relaxation Rates in Superconducting Qubits”.

Triplet-superledere

Sveip for å bla →

Hvorfor er det viktig?

Teoretisk sett kan spin være et perfekt medium for overføring av kvanteinformasjon mellom qubits og mellom ulike kvantedatamaskiner.

Problemet er at i sin nåværende form er teknologien for ustabil, og overføringen av informasjon for kompleks til å være praktisk brukbar.

Dette kan imidlertid ikke være sant dersom vi får tilgang til triplet‑superledere. Dette skyldes at de kan overføre spin uten energitap, så de superledende partiklene nå bærer spin med seg.

“Triplet‑superledere gjør en rekke uvanlige fysiske fenomener mulige. Disse fenomenene har viktige anvendelser i kvanteteknologi og spintronikk.”
Professor Jacob Linder – Norwegian University of Science and Technology

Så mens en mer vanlig singlet‑superleder kan lede strøm uten motstand, kan en triplet‑superleder også lede spin‑strømmer med absolutt null motstand. Som et resultat kan en kvante‑ eller spintronisk datamaskin bli ekstremt rask samtidig som den bruker nesten ingen elektrisitet i det hele tatt!

Niobium‑rhenium‑legeringer

I deres arbeid oppdaget forskerne at NbRe, en niobium‑rhenium‑legering, viser oppførsel som er karakteristisk for en triplet‑superleder.

Mer presist fant de “inverse spin‑valve‑effekt”, et spesielt tilfelle av giant magnetoresistance, en magnetisk egenskap ved flerlagsmaterialer, som oppdagelsen vant Nobelprisen i 2007.

Dette er ikke i seg selv bevis på at NbRe er en triplet‑superleder, men det viser definitivt at den ikke oppfører seg som en konvensjonell singlet‑superleder burde.

Langsiktig potensial

Denne oppdagelsen har ekstra potensial siden NbRe er lett tilgjengelig i tynnfilmform, og enkelheten i heterostrukturen gjør den spesielt egnet som en potensiell skalerbar plattform for superledende spintronikk.

I tillegg fungerer materialet som en superleder ved relativt høy temperatur (i hvert fall etter standarder for superledende materialer), eller bare 7 grader Celsius over absolutt null ved -273,15 °C (−459,67 °F), mens de fleste andre kandidatmaterialer trenger så lite som én grad over absolutt null.

Imidlertid er både niobium og rhenium dyre og sjeldne metaller, så de vil ikke direkte gjøre kvantedatamaskiner billigere.

Det neste steget vil være å få andre forskere til å bekrefte disse funnene og gjennomføre ytterligere tester som peker mot triplet‑superledning.

Triplet‑superledere kan også brukes til å skape en svært eksotisk type partikkel kalt en «Majorana‑partikkel», som er sitt eget antipartikkel. Derfor kan den utføre beregninger i en kvantedatamaskin på en stabil måte.

Ettersom andre forskere også kommer nærmere å utnytte Majorana‑partikler og Microsoft allerede har en chip med Majorana Zero Modes (MZMs), ser dette ut til å være en stadig mer lovende retning for fremtidig fremgang innen kvantedatabehandling.

Oppdage defekter i kvantematerialer

For raske endringer

Materialene som qubits er innebygd i viser ofte defekter som er ansvarlige for qubitens upålitelighet. Disse defektene kan fluktuere romlig ekstremt raskt, noen ganger hundrevis av ganger per sekund.

Dermed er den nåværende metoden for å oppdage disse defektene, som kan ta opptil ett minutt, helt utilstrekkelig for å fange dem. Faktisk visste ingen nøyaktig hvor raskt dette skjedde før nå.

I stedet er forskerne tvunget til å måle en gjennomsnittlig energitapshastighet, som ofte gir et ufullstendig bilde av qubitens faktiske ytelse.

Som et resultat må kvantedatamaskiner som er avhengige av superledning stole på mange «triks» for fortsatt å kunne utføre beregningene sine, selv når, mange ganger, qubiten har opplevd decoherence, uten at brukeren kan oppdage det.

Bruke klassiske datamaskiner for å hjelpe

For å fremskynde oppdagelsen av defekter brukte forskerne en Field‑Programmable Gate Array (FPGA), en spesialisert kontroller. Disse spesialiserte brikkene er ikke like fleksible som de som brukes i CPU‑er eller GPU‑er, men de er ultraspesialiserte, mye raskere på en spesifikk oppgave, og mindre energikrevende.

Ved å kjøre eksperimentet direkte på FPGA‑en, kunne de danne et «beste gjetning» av hvor raskt qubiten ville miste sin energi basert på kun noen få målinger.

Selv om dette virker som en åpenbar løsning, var programmering av FPGA‑en korrekt svært utfordrende, spesielt dersom FPGA‑en må være litt fleksibel.

Metoden de brukte er at brikken oppdaterer sin interne «kunnskap», kalt en Bayesisk modell, etter hver eneste qubit‑måling.

Kilde: Physical Review X

Dette tillot systemet å kontinuerlig tilpasse hvordan det lærte om qubitens tilstand så effektivt som mulig.

“Kontrolleren muliggjør svært tett integrasjon mellom logikk, målinger og feedforward: disse komponentene gjorde eksperimentet vårt mulig.”
Associate Professor Morten Kjaergaard – Niels Bohr Institute

Mot sanntidskalibrering

Frem til nå har kvantedatabehandlingsindustrien bare måttet «håpe» at qubitene fortsatt fungerte, og jobbet hardt med å redusere sannsynligheten og hastigheten for decoherence.

Men denne nye tilnærmingen åpner veien for beregninger som aktivt velger pålitelige qubits, selv med mindre enn perfekte materialer.

“Med vår algoritme kan den raske kontrollhardwaren identifisere hvilken qubit som er ‘god’ eller ‘dårlig’ i praksis i sanntid. Vi kan også samle nyttig statistikk om de ‘dårlige’ qubitene på sekunder i stedet for timer eller dager.”
Associate Professor Morten Kjaergaard – Niels Bohr Institute

På lang sikt vil dette åpne et nytt forskningsfelt, hvor en bedre forståelse av hva som gjør en individuell ‘dårlig’ qubit, i stedet for å stole på gjennomsnitt og gjetninger.

Konklusjon

Akkurat som ved elektronikkens begynnelse vil fremgangen innen kvantedatabehandling komme fra en mengde ulike retninger.

En viktig faktor vil være produksjon av bedre superledende materialer, i stand til å skape mer stabile og holdbare qubits. Og kanskje også transportere informasjon i form av en superledende spin‑strøm samtidig.

I mellomtiden kan forbedret deteksjon av decoherence i en gitt qubit gi en sensor‑ og programvaredrevet metode for radikalt å forbedre ytelsen uten å måtte stole på mer komplekse eller vanskeligproduserte materialer.

Investere i innovasjon innen kvantedatabehandling

Microsoft

Selv om Microsoft er mest kjent for sin svært sterke tilstedeværelse i operativsystemer med Windows, er selskapet også en gigant innen mange andre teknologifelt.

For eksempel er det ledende innen forretningsløsninger, inkludert Office (Outlook, Word, Excel og PowerPoint), men også bedrifts‑samtaler (Teams), sky‑delt lagring (OneDrive), Visio (diagrammer, grafer), Loop (samarbeidsområde), og Access (database).

Selv om det ikke er ledende innen skytjenester (dominiert av Amazons AWS), står Microsoft for 20 % av den globale sky‑infrastrukturen gjennom sin Azure‑plattform, så stor som den samlede andelen til Google + Alibaba + Oracle.

Kilde: Statista

Microsoft eier også LinkedIn, GitHub, Xbox, og mange av verdens største videospillstudioer.

Når det gjelder AI, har Microsoft vært mer fokusert på tekniske bruksområder og forretningsapplikasjoner enn forbrukerapplikasjoner, spesielt med AI4Science‑programmet, på AI‑er nyttige for vitenskapelig forskning.

Dette inkluderer for eksempel å fremskynde arbeidet til materialforskere for å designe nye molekyler eller batterielektroder ved å ha en AI som begrenser 32 millioner potensielle materialer til 500 000 kandidater, og deretter til 800 på under 80 timer.

Kilde: Microsoft

Selskaper som Unilever bruker allerede denne «Generative Chemistry» for å fremskynde sine vitenskapelige oppdagelser.

Frem til nå, når det gjelder kvantedatabehandling, så virket Microsoft å ligge etter Google eller IBM; det tilbød kvantedatabehandlings‑skytjenester med Azure Quantum. Tjenesten kan også tilby «hybrid computing», som blander kvantedatabehandling med tradisjonell sky‑basert superdatatjeneste.

Kilde: Microsoft

Siden Microsoft lanserte sin egen Majorana‑partikkel‑baserte chip tidlig i 2025, har selskapet blitt en av de globale lederne innen kvantedatabehandling.

Med nye materialer som triplet‑superledere eller nye muligheter for sanntidskalibrering, er det sannsynlig at Microsoft vil kunne fortsette å gjøre fremskritt og integrere disse nye verktøyene i sine egne kvantedatamaskiner.

(Du kan også lese vår artikkel som setter søkelyset på Microsoft som helhet i mer detalj for å bedre forstå selskapet).

Siste nyheter og utviklinger for Microsoft (MSFT)-aksjen

Studie referert

<sup>1. F. Colangelo et al, Unveiling Intrinsic Triplet Superconductivity in Noncentrosymmetric NbRe through Inverse Spin-Valve Effects. Phys. Rev. Lett. 135, 226002 – Publisert 25. november 2025. DOI: https://doi.org/10.1103/q1nb-cvh6
2. Fabrizio Berritta, et al. Real-Time Adaptive Tracking of Fluctuating Relaxation Rates in Superconducting Qubits. Phys. Rev. X 16, 011025 – Publisert 13. februar 2026. DOI: https://doi.org/10.1103/gk1b-stl3</sup>