當今計算機的明確0和1可能會阻礙對混亂的現(xiàn)實世界問題的準確答案。一個新興的研究領域開創(chuàng)了一種稱為概率計算的計算方法?，F(xiàn)在，麻省理工學院的一組研究人員開創(chuàng)了一種以更高的速率生成概率比特（p比特）的新方法——通過光子學在空白空間中利用隨機量子振蕩。

傳統(tǒng)計算機運行的確定性方式不太適合處理許多物理過程和復雜系統(tǒng)中的不確定性和隨機性。概率計算有望提供一種更自然的方法來解決這類問題，方法是用行為隨機的組件構(gòu)建處理器。

該方法特別適用于具有許多可能解決方案的復雜優(yōu)化問題，或在不確定性問題存在的非常大和不完整的數(shù)據(jù)集上進行機器學習。概率計算可以在氣象學和氣候模擬、垃圾郵件檢測和反恐軟件或下一代人工智能研究中產(chǎn)生新的影響力。

該團隊現(xiàn)在可以每秒產(chǎn)生10000個p比特。下一步是p電路（p-circuit）嗎？

概率計算機的基本構(gòu)建塊被稱為p比特，與經(jīng)典計算機中的比特等價，只是它們根據(jù)概率分布在0和1之間波動。到目前為止，p位已經(jīng)由利用某些物理特性的隨機波動的電子元件制成。

但在最新一期《科學》雜志（https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh4920）上發(fā)表的一篇新論文中，麻省理工學院的團隊創(chuàng)造了有史以來第一個光子p位。斯坦福大學科學研究員、麻省理工學院客座科學家Charles Roques-Carmes說，使用光子組件的吸引力在于它們運行得更快，能效也高得多。他補充道：“主要的優(yōu)點是，原則上，你每秒可以生成很多隨機數(shù)?！?/p>

研究人員將激光注入一個光學參數(shù)振蕩器（OPO）腔體，使光以特定頻率振蕩。它本質(zhì)上是一對反射鏡，在它們之間來回反射光。然而，光并不是在物理真空中傳播的，就像外層空間是真空一樣。每次設備加電時，振蕩的相位都可能是兩種狀態(tài)中的其中一種。這種狀態(tài)取決于被稱為“真空漲落”的量子現(xiàn)象，這種現(xiàn)象本質(zhì)上是隨機的。Roques Carmes說：“原則上……它是在黑暗中。我們不發(fā)送任何光。所以這就是我們在光學中所說的真空狀態(tài)。平均來說，空腔中沒有光子?！?/p>

當激光被泵入腔內(nèi)時，光以特定的頻率振蕩。但每次設備通電時，振蕩的相位都可能呈現(xiàn)兩種狀態(tài)中的一種。它所處的狀態(tài)取決于被稱為真空波動的量子現(xiàn)象，而真空波動本質(zhì)上是隨機的。這種量子效應是原子光譜的Lamb shift以及分別在納米系統(tǒng)和分子中發(fā)現(xiàn)的Casimir力和van der Waals力等觀察良好的現(xiàn)象背后的原因。

OPO以前曾被用于生成隨機數(shù)，但麻省理工學院的團隊首次表明，它們可以對輸出的隨機性施加一定的控制。通過向振蕩器注入極其微弱的激光脈沖——如此微弱，平均每個脈沖只有不到一個光子——它們可以改變振蕩器進入特定相位狀態(tài)的概率。

研究人員表示，這種影響但不是決定性地設定OPO相位狀態(tài)的能力使其成為生成p位的一種很有前途的方法。Roques Carmes說：“我們可以保持使用量子物理學產(chǎn)生的隨機性，但在某種程度上，我們可以控制這些量子變量產(chǎn)生的概率分布?！?/p>

研究團隊提到，他們能夠在給定的概率分布下每秒產(chǎn)生10000個p比特的信號。換句話說，他們每秒可以產(chǎn)生10千比特，至少在目前的概率計算技術水平上，這似乎是構(gòu)建概率計算機所需的方式。

該團隊使用一組大型桌面光學組件構(gòu)建了他們的設備，因此使用這些原理構(gòu)建一臺實用的概率計算機需要大量的工作。但麻省理工學院電子研究實驗室的博士后Yannick Salamin表示，沒有根本的障礙?！拔覀兿胝故舅奈锢硇再|(zhì)，所以我們建造了這個大型系統(tǒng)，”他說，“但如果你對擴大規(guī)模和小型化等感興趣，這方面的專家可以做到?！?/p>

加州大學圣巴巴拉分校電氣工程和計算機科學助理教授Kerem ?amsari表示，麻省理工學院小組的工作“非常令人興奮”，但他希望看到這種概念驗證能在更大的范圍內(nèi)建立起來，而不僅僅是單個p位。他說：“很高興看到從單個p位到相關光子p電路的后續(xù)工作。”

巴塞羅那加泰羅尼亞技術大學光子科學研究所（ICFO）原子量子光學教授Morgan Mitchell表示，這項新工作“在經(jīng)典光學計算的背景下很有趣”，但他警告不要過多解讀最初的結(jié)果。很有意思的是，看看作者是否能夠量化p位的狀態(tài)在多大程度上是由于真空產(chǎn)生的隨機性，而不是其他明顯的隨機性來源，如環(huán)境噪聲或設備缺陷。

責任編輯：彭菁