es.wedoany.com Noticia: Un equipo de investigación de la Universidad de Zhejiang ha implementado físicamente una arquitectura de memoria de acceso aleatorio cuántico (QRAM) de cadena de cubos basada en circuitos en un procesador cuántico superconductor programable. Este estudio, disponible como preimpresión en línea, explora una interfaz de hardware destinada a resolver el cuello de botella en la carga de datos al preparar conjuntos de datos binarios clásicos para el procesamiento cuántico. Aunque muchos algoritmos cuánticos asumen un acceso rápido y coherente a matrices de información clásica, la capa de entrada física de datos suele introducir retrasos significativos y decoherencia. El equipo de investigación proporciona un marco de circuitos práctico que utiliza mecanismos de enrutamiento activo sobre un sustrato superconductor para cargar estructuras binarias tradicionales en estados de superposición cuántica.
El montaje experimental mapea el árbol binario de enrutadores cuánticos en una matriz bidimensional de cúbits superconductores, con el objetivo de lograr la escala O(log N) de conmutación activa propuesta en el modelo básico de cadena de cubos. Para hacer frente a las limitaciones actuales de corta vida de coherencia y profundidad de circuito, los investigadores introdujeron un esquema de descomposición de puertas eficiente en hardware para nodos de enrutamiento cuántico individuales. En comparación con la implementación estándar de conmutación controlada (CSWAP), esta técnica comprime la profundidad del circuito cuántico necesario en más de un 30%. Ejecutándose en un chip con fidelidades de puerta de un solo cúbit y dos cúbits del 99.96% y 99.7%, respectivamente, el equipo evaluó árboles de enrutamiento de dos y tres capas. El profesor asistente Lu Liqiang señaló que el prototipo procesó formatos de datos clásicos de 4 y 8 bits, con fidelidades de consulta medidas de 0.800±0.026 y 0.604±0.005, respectivamente, empleando además protocolos activos de mitigación de errores para estabilizar las rutas de enrutamiento.
La capacidad de enrutar simultáneamente estructuras de datos de múltiples entradas es un requisito previo para ejecutar algoritmos cuánticos de big data, incluyendo la extracción de propiedades moleculares en bases de datos químicas, el seguimiento de patrones de transacciones en la detección de fraudes y los modelos de aprendizaje automático cuántico multiparamétrico. Sin embargo, los datos revelan claras limitaciones de ingeniería para la escalabilidad actual. La fuerte caída en la fidelidad de consulta al pasar de la configuración de 4 bits a la de 8 bits resalta la grave acumulación de ruido inherente a los árboles cuánticos multicapa. Para escalar esta arquitectura desde una prueba de concepto a pequeña escala hasta matrices de múltiples megabits necesarias para la minería de datos comercial, se requiere mejorar la fidelidad de las puertas de cúbits físicos, reducir la diafonía durante las operaciones de enrutamiento paralelo e integrar una corrección de errores cuántica robusta en el bus de almacenamiento.
El manuscrito técnico completo está disponible a través del repositorio de acceso abierto arXiv. Para conocer el contexto geopolítico y la cobertura institucional de las iniciativas globales de fabricación de tecnología profunda, consulte el resumen de análisis publicado por el Seoul Economic Daily y el seguimiento tecnológico principal indexado por el South China Morning Post.
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