重大突破?量子计算机会很快嵌入您的手机吗?

QuantumBrilliance利用合成钻石研发的量子计算机在室温下运行,有望实现小型化并大规模扩展量子比特。公司已获得投资者支持,计划商业化进程并挑战现有量子计算技术格局。

摘要:Quantum Brilliance基于钻石开发了一种可以在室温下运行的小型量子计算机。

随着使用合成金刚石色心创建量子比特的技术不断进步,制造一台小到可以放在办公桌上,或者嵌入卫星、汽车甚至手机的量子计算机不再是“白日梦”。事实上,第一台这类机器已经开始交付给早期客户。

成立2年的初创公司Quantum Brilliance从由Main Sequence Ventures和澳大利亚量子服务公司QxBranch创始人领导的投资财团筹集了近1000万美元的种子资金(其中,QxBranch已被Rigetti收购),显然,该技术已获得了投资者的“信任投票”。

Quantum Brilliance的首席执行官Andrew Horsley表示,这笔资金将用于加速金刚石色心技术的商业化,并可能会极大地改变量子计算的使用方式。

Horsley说道:“我们正在简化量子计算机,把它变成的普通服务器机架中的设备,可放置在经典计算机旁边。目前大多数量子计算机都是巨型主机,而这类产品却足够小,并可以嵌入到移动设备中。”Horsley强调,小型化的潜力巨大。

此外,使用这种技术可以创建的量子比特数量同样潜力无限。

Quantum Brilliance首席科学官Marcus Doherty(马库斯·多尔蒂 )表示:“我们正在考虑创造上百万个量子比特,而不是人们谈论的上千级。”

今年早些时候,Quantum Brilliance向澳大利亚的Pawsey超级计算中心交付了第一个此类系统,并开始向其他商业客户发货。

室温下的量子计算机

Quantum Brilliance正在开发基于合成钻石的金刚石色心量子计算机,它不需要接近绝对零的温度或复杂的激光系统来运行,这与谷歌、IBM 和 Rigetti等大公司开发的超导量子系统形成鲜明对比,因为这些系统需要大型且耗能的冷却系统来保持它们的温度低于星际空间。

而像霍尼韦尔和IonQ创建的离子阱计算系统有可能变得更小,但即使是因斯布鲁克大学的一个研究小组今年夏天推出的最小的离子阱计算机,也有两个服务器机架大小。

 

桌面大小的量子计算加速器最终可以缩小到可以安装在移动设备上(图片来源:网络)

相比之下,Quantum Brilliance的系统只有饭盒那么大,基于金刚石色心的量子比特的性能介于超导量子比特和离子阱量子比特之间。

“它在性能方面处于中等水平。”Doherty说道。它的门速度比超导量子比特慢,但比离子阱快。金刚石色心量子比特的相干性低于离子阱。然而,这种技术最大的优势是能够在室温下运行。Quantum Brilliance量子加速器目前只有两个量子比特,虽然现在它与谷歌的72量子比特系统相比还微不足道,但是,Doherty表示,“到 2025 年,该公司可以达到50个量子比特。”

这台计算机将怎么运行?

基于金刚石色心的量子比特是使用具有特定缺陷的金刚石创建而成,金刚石晶格的一个碳原子被一个氮原子取代,并在留下一个间隙。这个间隙或空位带负电,并表现得像一个离子阱。当用绿色激光点亮时,它可以被操纵成一个量子比特。(正在开发合成金刚石就用于实现各种这样的高科技目标。)

Doherty表示,直到2014年左右,基于金刚石色心的量子比特一直是量子计算领域的领先理念,但进展却停滞不前,因为事实证明,很难制造出足够精确的合成金刚石来运行系统。Quantum Brilliance联合创始人的突破在于开发了一种能够提高精度的新型制造技术。这家初创公司从戴比尔斯集团旗下的合成钻石制造商“元素六”购买合成钻石,然后在公司内部完成制造流程的最后一步。

 

Quantum Brilliance 联合创始人:首席运营官 Mark Luo、首席科学官 Marcus Doherty和CEO Andrew Horsley(图片来源:网络)

Quantum Brilliance于2019年从澳大利亚国立大学拆分出来,直到最近才从隐身模式中脱颖而出。它现在有25名员工,正在招聘20个以上的职位。这家初创公司的目标是在明年将员工增加到100多人,其中一半将在德国工作。

该公司正在德国设立办事处,一方面是因为德国政府为量子计算领域提供的20亿欧元资金,另一方面,Horsley说道:“德国拥有密度最高的金刚石量子研究小组之一,并且在精密制造方面也拥有丰富的专业知识。”预计将成为首批量子计算客户的大型汽车制造商也聚集在该地区。

其他类型的量子计算机将会终结吗?

室温量子计算会完全超越超导等其他量子计算吗?Doherty说,目前还不会。

“未来是异构的,一台计算机可以做所有事情的想法已经不复存在,”他说。尤其是量子计算机近期只有几个量子比特时,很可能会针对解决某个特定问题而进行定制。速度更快的量子计算机(例如超导系统),可能用于解决一种类型的问题,而基于金刚石的色心的计算机则用于解决另一种类型的问题。

如涉及单个复杂分子的计算可能更适合在实验室的大型机上进行,但是由一个基于金刚石的小型机器组成的网络,通过并行处理就可以更好地计算小分子系统之间如何相互作用。

然而,随着时间的推移,量子比特数的增加,Doherty预计量子计算组合将更有利于金刚石色心技术路线,“随着时间的推移,一些技术会逐渐消失。我们的最终目标是成为万能的量子计算机。”

文:迈亚帕尔默

编译:慕一

编辑:王珩
 

​注:本文编译自“Sifted”,文章中的信息或所表述的观点意见,均不代表量子前哨同意或支持。

——end——

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值