Двадцятирічну теорію квантової заплутаності нарешті підтвердили експериментально

У чому суть теорії

Процес квантової заплутаності свого часу настільки здивував Альберта Ейнштейна, що він назвав його "моторошною дією на відстані". Суть явища полягає в тому, що дві частинки стають настільки пов'язаними, що зміна стану однієї миттєво впливає на іншу аналогічним чином, навіть якщо вони перебувають на протилежних кінцях Всесвіту.

Дослідники з Інституту науки і технологій Австрії (ISTA) та Технічного університету Мюнхена, чия наукова робота з'явилась у журналі Physical Review X, використали метод "квантової ванни", щоб синхронізувати віддалені кубіти. Вони застосували низькоенергетичне мікрохвильове випромінювання, яке дозволяє створювати стабільний зв'язок між функціональними одиницями квантового комп'ютера автономно, без постійного зовнішнього втручання.

У цій роботі ми прагнули подолати розрив між легкодоступними та практично корисними формами заплутаності,
– прокоментував фізик ISTA та перший автор дослідження Алехандро Андрес-Хуанес.

Майбутнє за стабільними системами

Головною перевагою нового підходу стала стабільність. Традиційні методи вимагають активного контролю кожного фотона, що є складним і нестабільним процесом. Натомість "квантова ванна" створює заплутаний стан, який залишається незмінним і доступним для обробки даних упродовж тривалого часу.

Вчені довели, що цей метод працює на відстані 50 сантиметрів кабелю, але теоретично його можна застосовувати на будь-які дистанції. Попри те, що наразі система передає лише 10 відсотків доступної заплутаності ванни, дослідники впевнені у можливості масштабування технології.

Такий спосіб стабілізує заплутаний стан кубітів навіть поза межами їхнього власного "життя", тому він завжди залишається доступним ресурсом для подальшої квантової обробки,
– додав фізик ISTA Йоханнес Фінк.

Покращена стабілізація кубітів відкриває шлях до революції у фармакології, розробці нових ліків, машинному навчанні та оптимізації транспортних маршрутів. Квантові обчислення допоможуть розв'язати задачі, які наразі є занадто складними для найпотужніших сучасних суперкомп'ютерів.