ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตและคิวบิตควอนตัม

ต้นแบบคอมพิวเตอร์ควอนตัมส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้วัสดุตัวนำยิ่งยวดในการประมวลผลควอนตัม เนื่องจากวัสดุเหล่านี้สามารถรักษาคุณสมบัติควอนตัมให้เสถียรได้มากกว่า โดยทางเลือกหลักอีกอย่างหนึ่งคือ "คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบไอออนดักจับ"

จนถึงปัจจุบัน มีเพียงแบบจำลองไอออนที่ถูกดักจับเท่านั้นที่พิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือเพียงพอ แต่แบบจำลองเหล่านี้มีข้อจำกัดอย่างมากในจำนวนคิวบิตที่มีประโยชน์ที่สามารถบรรจุได้ (ซึ่งเทียบเท่ากับบิตในคอมพิวเตอร์ทั่วไปในคอมพิวเตอร์ควอนตัม)

แน่นอนว่าทางเลือกที่ดีที่สุดคือการปรับปรุงวัสดุตัวนำยิ่งยวดให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณควอนตัม และก็มีความพยายามในทิศทางนั้นอยู่บ้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ การผ่าตัดตาข่ายและ ด้วยคิวบิตที่มีอายุการใช้งานยาวนานขึ้นแต่ถึงกระนั้น ก็ยังพิสูจน์ได้ว่าไม่เพียงพอที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมตัวนำยิ่งยวดเชิงพาณิชย์ที่สามารถขยายขนาดได้

อีกหนึ่งสาขาขั้นสูงของวิทยาศาสตร์การคำนวณคือ สปินโทรนิกส์ ซึ่งใช้คุณสมบัติเชิงควอนตัมของอนุภาค หรือสปิน แทนที่จะใช้ประจุไฟฟ้าเหมือนในการคำนวณทางอิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิม จนถึงปัจจุบัน การคำนวณเชิงควอนตัมและสปินโทรนิกส์มีความเกี่ยวข้องกันบ้าง แต่ยังไม่ได้เชื่อมโยงกันโดยตรง เนื่องจากวัสดุตัวนำยิ่งยวดไม่มีสปิน อย่างน้อยก็จนถึงปัจจุบันนี้

(คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสปินโทรนิกส์ได้) ในบทความของเราที่อุทิศให้กับเทคโนโลยีนี้)

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งนอร์เวย์และมหาวิทยาลัยซาเลอร์โน (อิตาลี) อาจค้นพบตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต ซึ่งเป็นตัวนำยิ่งยวดประเภทหนึ่งที่มีคุณสมบัติการหมุนที่ไม่เหมือนใคร

วัสดุตัวนำยิ่งยวดชนิดใหม่นี้อาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมตัวนำยิ่งยวด พวกเขาได้ตีพิมพ์ผลการค้นพบในวารสาร Physical Review Letters ภายใต้ชื่อเรื่อง “การเปิดเผยสภาพตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตโดยแท้จริงใน NbRe ที่ไม่มีจุดสมมาตรผ่านปรากฏการณ์สปินวาล์วผกผัน"

“ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตเป็นสิ่งที่นักฟิสิกส์หลายคนในสาขาฟิสิกส์ของแข็งปรารถนาเป็นอย่างยิ่ง วัสดุที่เป็นตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตถือเป็น ‘จอกศักดิ์สิทธิ์’ ในเทคโนโลยีควอนตัม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการคำนวณควอนตัม”

ศาสตราจารย์จาคอบ ลินเดอร์ – มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งนอร์เวย์

ในขณะเดียวกัน ทีมวิจัยอีกทีมหนึ่งจากสถาบันนีลส์ โบห์ร มหาวิทยาลัยโคเปนเฮเกน มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งนอร์เวย์ สถาบันวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ขั้นสูงแห่งไลเดน (เนเธอร์แลนด์) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีชาลเมอร์ส (สวีเดน) มหาวิทยาลัยเรเกนส์บูร์ก (เยอรมนี) และบริษัทดังกล่าว เครื่องควอนตัม ได้ค้นพบวิธีตรวจจับความบกพร่อง ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่รบกวนวัสดุตัวนำยิ่งยวด ด้วยวิธีการตรวจจับความผันผวนที่มีประสิทธิภาพรูปแบบใหม่

พวกเขาตีพิมพ์ผลการค้นพบในวารสาร Physical Review X2 ภายใต้ชื่อเรื่อง “การติดตามแบบปรับตัวแบบเรียลไทม์ของอัตราการผ่อนคลายที่ผันผวนในคิวบิตตัวนำยิ่งยวด"

ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต

ปัดเพื่อเลื่อน →

ทำไมถึงสำคัญ?

ในทางทฤษฎี สปินอาจเป็นสื่อกลางที่สมบูรณ์แบบสำหรับการถ่ายโอนข้อมูลควอนตัมระหว่างคิวบิตและระหว่างคอมพิวเตอร์ควอนตัมต่าง ๆ

ปัญหาคือ เทคโนโลยีในรูปแบบปัจจุบันนั้นไม่เสถียรเกินไป และการถ่ายโอนข้อมูลก็ซับซ้อนเกินกว่าจะนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง

อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้อาจไม่เป็นความจริงหากเราสามารถเข้าถึงตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตได้ เนื่องจากพวกมันสามารถถ่ายโอนสปินได้โดยไม่สูญเสียพลังงาน ดังนั้นอนุภาคตัวนำยิ่งยวดจึงมีสปินติดตัวไปด้วย

“ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเลตทำให้เกิดปรากฏการณ์ทางฟิสิกส์ที่แปลกใหม่หลายอย่าง ปรากฏการณ์เหล่านี้มีประโยชน์อย่างมากในเทคโนโลยีควอนตัมและสปินโทรนิกส์”

ศาสตราจารย์จาคอบ ลินเดอร์ – มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งนอร์เวย์

ดังนั้น ในขณะที่ตัวนำยิ่งยวดแบบซิงเกล็ตทั่วไปสามารถนำพลังงานได้โดยไม่มีความต้านทาน ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตก็สามารถนำกระแสสปินได้โดยมีความต้านทานเป็นศูนย์อย่างสมบูรณ์ ส่งผลให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือสปินโทรนิกส์สามารถทำงานได้เร็วมาก ในขณะเดียวกันก็ใช้ไฟฟ้าแทบจะไม่มีเลย!

โลหะผสมไนโอเบียม-รีเนียม

ในการศึกษาครั้งนี้ นักวิจัยค้นพบว่า NbRe ซึ่งเป็นโลหะผสมไนโอเบียม-รีเนียม แสดงพฤติกรรมที่มีลักษณะเฉพาะของตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต

กล่าวโดยละเอียด พวกเขาค้นพบ "ปรากฏการณ์สปินวาล์วผกผัน" ซึ่งเป็นกรณีพิเศษของ... ความต้านทานสนามแม่เหล็กขนาดยักษ์คุณสมบัติทางแม่เหล็กของวัสดุหลายชั้น ซึ่งการค้นพบนี้ทำให้ได้รับรางวัลโนเบลในปี 2007

นี่ไม่ใช่ข้อพิสูจน์โดยตัวมันเองว่า NbRe เป็นตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต แต่เป็นการพิสูจน์อย่างแน่นอนว่ามันไม่ได้มีพฤติกรรมเหมือนกับตัวนำยิ่งยวดแบบซิงเกล็ตทั่วไป

ศักยภาพในระยะยาว

การค้นพบนี้มีศักยภาพเป็นพิเศษ เนื่องจาก NbRe หาได้ง่ายในรูปแบบฟิล์มบาง และความเรียบง่ายของโครงสร้างเฮเทอโรทำให้มันมีความเป็นไปได้อย่างยิ่งที่จะเป็นแพลตฟอร์มที่ปรับขนาดได้สำหรับสปินโทรนิกส์ตัวนำยิ่งยวด

นอกจากนี้ วัสดุนี้ยังทำหน้าที่เป็นตัวนำยิ่งยวดที่อุณหภูมิค่อนข้างสูง (อย่างน้อยก็เมื่อเทียบกับมาตรฐานของวัสดุตัวนำยิ่งยวดอื่นๆ) หรือเพียง 7 องศาเซลเซียสเหนือศูนย์สัมบูรณ์ ที่ -273.15 °C (−459.67 °F) ในขณะที่วัสดุตัวอื่นๆ ที่เป็นตัวเลือกส่วนใหญ่ต้องการเพียงแค่ 1 องศาเซลเซียสเหนือศูนย์สัมบูรณ์ก็เพียงพอแล้ว

อย่างไรก็ตาม ทั้งไนโอเบียมและรีเนียมเป็นโลหะที่มีราคาแพงและหายาก ดังนั้นจึงไม่สามารถทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีราคาถูกลงได้โดยตรง

ขั้นตอนต่อไปคือการให้นักวิจัยคนอื่นๆ ยืนยันผลการค้นพบเหล่านี้และทำการทดสอบเพิ่มเติมที่ชี้ไปถึงสภาพตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต

ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตยังสามารถใช้สร้างอนุภาคชนิดพิเศษที่เรียกว่า "อนุภาคมาโจรานา" ซึ่งเป็นอนุภาคปฏิปักษ์ของตัวมันเองได้ ดังนั้นจึงสามารถทำการคำนวณในคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้อย่างเสถียร

เช่นเดียวกับนักวิจัยคนอื่นๆ กำลังเข้าใกล้การใช้ประโยชน์จากอนุภาค Majorana มากขึ้น และไมโครซอฟต์ก็มีอยู่แล้ว ชิปที่มีโหมด Majorana Zero (MZM)ดูเหมือนว่านี่จะเป็นทิศทางที่มีอนาคตสดใสมากขึ้นสำหรับการพัฒนาการคำนวณควอนตัมในอนาคต

การตรวจจับข้อบกพร่องของวัสดุควอนตัม

การเปลี่ยนแปลงที่เร็วเกินไป

วัสดุที่ใช้ฝังคิวบิตมักมีข้อบกพร่องที่ทำให้คิวบิตไม่น่าเชื่อถือ ข้อบกพร่องเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงตำแหน่งได้อย่างรวดเร็วมาก บางครั้งอาจมากถึงหลายร้อยครั้งต่อวินาที

ดังนั้นวิธีการตรวจจับข้อบกพร่องในปัจจุบัน ซึ่งอาจใช้เวลานานถึงหนึ่งนาที จึงไม่เพียงพอที่จะตรวจจับข้อบกพร่องเหล่านั้นได้ อันที่จริง ก่อนหน้านี้ไม่มีใครรู้แน่ชัดว่ากระบวนการนี้เกิดขึ้นเร็วแค่ไหน

แต่ในทางกลับกัน นักวิจัยจำเป็นต้องวัดอัตราการสูญเสียพลังงานเฉลี่ย ซึ่งมักจะให้ภาพที่ไม่สมบูรณ์เกี่ยวกับประสิทธิภาพที่แท้จริงของคิวบิต

ด้วยเหตุนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่อาศัยสภาพนำยิ่งยวดจึงต้องอาศัย "เทคนิค" หลายอย่างเพื่อให้ยังคงสามารถทำการคำนวณได้ แม้ว่าในหลายกรณี คิวบิตจะเกิดการเสื่อมสภาพโดยที่ผู้ใช้ไม่สามารถตรวจจับได้ก็ตาม

การใช้คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกเพื่อช่วยเหลือ

เพื่อเร่งความเร็วในการตรวจจับข้อบกพร่อง นักวิจัยได้ใช้ Field-Programmable Gate Array (FPGA) ซึ่งเป็นตัวควบคุมเฉพาะทาง ชิปเฉพาะทางเหล่านี้มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าชิปที่ใช้ใน CPU หรือ GPU แต่มีความเชี่ยวชาญสูงมาก ทำงานเฉพาะด้านได้เร็วกว่ามาก และใช้พลังงานน้อยกว่า

ด้วยการทำการทดลองโดยตรงบน FPGA พวกเขาจึงสามารถสร้าง "การคาดเดาที่ดีที่สุด" ว่าคิวบิตจะสูญเสียพลังงานเร็วแค่ไหน โดยอาศัยเพียงการวัดค่าเพียงไม่กี่ครั้งเท่านั้น

แม้ว่าดูเหมือนจะเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ชัดเจน แต่การเขียนโปรแกรม FPGA ให้ถูกต้องนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทายมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหาก FPGA จำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นเล็กน้อย

วิธีการที่พวกเขาใช้คือ ชิปจะอัปเดต "ความรู้" ภายในของมัน ซึ่งเรียกว่าแบบจำลองเบย์เซียน หลังจากทำการวัดคิวบิตแต่ละครั้ง

ที่มา: การทบทวนทางกายภาพ X

วิธีนี้ทำให้ระบบสามารถปรับวิธีการเรียนรู้เกี่ยวกับสถานะของคิวบิตได้อย่างต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพมากที่สุด

“ตัวควบคุมช่วยให้เกิดการบูรณาการอย่างแน่นหนามากระหว่างตรรกะ การวัด และการป้อนข้อมูลล่วงหน้า: ส่วนประกอบเหล่านี้ทำให้การทดลองของเราเป็นไปได้”

รองศาสตราจารย์ Morten Kjaergaard – สถาบัน Niels Bohr

มุ่งสู่การปรับเทียบแบบเรียลไทม์

จนถึงปัจจุบัน อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ควอนตัมต้อง "หวัง" ว่าคิวบิตของพวกเขายังคงทำงานได้ และได้ทุ่มเทอย่างหนักเพื่อลดโอกาสและความเร็วของการเสื่อมสภาพของควอนตัม

แต่แนวทางใหม่นี้เปิดทางให้สามารถคำนวณโดยการเลือกคิวบิตที่เชื่อถือได้ แม้ว่าจะใช้วัสดุที่ไม่สมบูรณ์แบบก็ตาม

“ด้วยอัลกอริทึมของเรา ฮาร์ดแวร์ควบคุมความเร็วสูงสามารถระบุได้อย่างแม่นยำว่าคิวบิตใด ‘ดี’ หรือ ‘เสีย’ ได้แทบจะในเวลาจริง นอกจากนี้ เรายังสามารถรวบรวมสถิติที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับคิวบิตที่ ‘เสีย’ ได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน”

รองศาสตราจารย์ Morten Kjaergaard – สถาบัน Niels Bohr

ในระยะยาว สิ่งนี้จะเปิดสาขาการวิจัยใหม่ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าอะไรทำให้คิวบิตแต่ละตัว "ไม่ดี" แทนที่จะพึ่งพาค่าเฉลี่ยและการคาดเดา

สรุป

เช่นเดียวกับในยุคเริ่มต้นของอิเล็กทรอนิกส์ ความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมาจากหลากหลายทิศทาง

แง่มุมที่สำคัญอย่างหนึ่งคือ การผลิตวัสดุตัวนำยิ่งยวดที่ดีขึ้น ซึ่งสามารถสร้างคิวบิตที่มีเสถียรภาพและทนทานมากขึ้น และอาจสามารถส่งข้อมูลในรูปแบบของกระแสสปินตัวนำยิ่งยวดได้ในเวลาเดียวกัน

ในขณะเดียวกัน การตรวจจับการเสื่อมสภาพของคิวบิตที่แม่นยำยิ่งขึ้น อาจนำไปสู่การพัฒนาวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยเซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากโดยไม่ต้องพึ่งพาวัสดุที่ซับซ้อนหรือผลิตยากกว่าเดิม

การลงทุนในนวัตกรรมด้านการคำนวณควอนตัม

ไมโครซอฟท์

แม้ว่า Microsoft จะเป็นที่รู้จักมากที่สุดในฐานะผู้มีบทบาทที่แข็งแกร่งในระบบปฏิบัติการ Windows แต่ยังเป็นผู้มีอิทธิพลในสาขาเทคโนโลยีอื่นๆ อีกมากมายด้วยเช่นกัน

ตัวอย่างเช่น เป็นผู้นำในโซลูชันทางธุรกิจ รวมถึง Office (Outlook, Word, Excel และ PowerPoint) แต่ยังมีการโทรของบริษัท (Teams), พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ที่แชร์กัน (OneDrive), Visio (แผนผัง, แผนภูมิ), Loop (พื้นที่ทำงานร่วมกัน) และ Access (ฐานข้อมูล)

แม้ว่าจะไม่ได้เป็นผู้นำในบริการคลาวด์ (ซึ่งครองตลาดโดย AWS ของ Amazon) แต่ Microsoft ก็มีส่วนแบ่ง 20% ของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ทั่วโลกผ่านแพลตฟอร์ม Azure ซึ่งใหญ่เท่ากับหุ้นรวมของ Google + Alibaba + Oracle

ที่มา: Statista

นอกจากนี้ Microsoft ยังเป็นเจ้าของ LinkedIn, GitHub, Xbox และสตูดิโอเกมวิดีโอที่ใหญ่ที่สุดในโลกอีกหลายแห่ง

เมื่อพูดถึง AI Microsoft ให้ความสำคัญกับกรณีการใช้งานทางเทคนิคและแอปพลิเคชันทางธุรกิจมากกว่าแอปสำหรับผู้บริโภค โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วย โปรแกรม AI4Scienceเกี่ยวกับ AI ที่เป็นประโยชน์ต่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

ซึ่งรวมถึงการเร่งการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ด้านวัสดุเพื่อออกแบบโมเลกุลใหม่หรืออิเล็กโทรดแบตเตอรี่โดยมี AI คัดกรองวัสดุที่มีศักยภาพ 32 ล้านรายการให้เหลือ 500,000 รายการ จากนั้นจึงเหลือ 800 รายการในเวลาไม่ถึง 80 ชั่วโมง.

ที่มา: ไมโครซอฟท์

บริษัทต่างๆ เช่น Unilever กำลังใช้ “Generative Chemistry” นี้เพื่อเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ของพวกเขา.

จนถึงขณะนี้ เมื่อพูดถึงการประมวลผลแบบควอนตัม Microsoft ดูเหมือนจะล้าหลังเมื่อเทียบกับ Google หรือ IBM โดยเสนอบริการคลาวด์สำหรับการประมวลผลแบบควอนตัมด้วย อาซัวร์ควอนตัม. บริการนี้ยังสามารถนำเสนอ “การประมวลผลแบบไฮบริด” ผสมผสานการประมวลผลควอนตัมเข้ากับบริการซูเปอร์คอมพิวเตอร์บนคลาวด์แบบดั้งเดิม.

ที่มา: ไมโครซอฟท์

เนื่องจาก Microsoft ได้เปิดตัวชิปที่ใช้หลักการอนุภาค Majorana ของตนเองในช่วงต้นปี 2025ด้วยเหตุนี้ บริษัทจึงกลายเป็นหนึ่งในผู้นำระดับโลกด้านคอมพิวเตอร์ควอนตัม

ด้วยวัสดุใหม่ๆ เช่น ตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ต หรือความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการปรับเทียบแบบเรียลไทม์ เป็นไปได้ว่า Microsoft จะสามารถพัฒนาและบูรณาการเครื่องมือใหม่เหล่านี้เข้ากับคอมพิวเตอร์ควอนตัมของตนเองได้อย่างต่อเนื่อง

(คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ บทความของเราที่เจาะลึกถึงภาพรวมของ Microsoft มากขึ้น เพื่อความเข้าใจบริษัทที่ดีขึ้น)

ข่าวสารและความเคลื่อนไหวล่าสุดเกี่ยวกับหุ้น Microsoft (MSFT)

ศึกษาอ้างอิง

^{1. เอฟ. โคแลนเจโล และคณะ การเปิดเผยสภาพตัวนำยิ่งยวดแบบทริปเล็ตโดยแท้จริงใน NbRe ที่ไม่มีจุดสมมาตรผ่านปรากฏการณ์สปินวาล์วผกผัน. Phys. Rev. Lett. 135, 226002 – เผยแพร่เมื่อ 25 พฤศจิกายน 2025. ดอย: https://doi.org/10.1103/q1nb-cvh6
2ฟาบริซิโอ เบอร์ริตตา และคณะ การติดตามแบบปรับตัวแบบเรียลไทม์ของอัตราการผ่อนคลายที่ผันผวนในคิวบิตตัวนำยิ่งยวด Phys. Rev. X 16, 011025 – เผยแพร่เมื่อ 13 กุมภาพันธ์ 2026. DOI: https://doi.org/10.1103/gk1b-stl3}